|
|
|
|
|
Режим работы алгоритма обратного распространения зависит от ряда параметров, большинство из которых собрано в диалоговом окне Обратное распространение – Back Propagation (рисунок 4.5). - Эпохи – Epochs. Задает число эпох обучения, которые прохо- дят при одном нажатии клавиши Обучить –Train. Значение по умолчанию 100 вполне приемлемо. - Скорость о6учения – Learning rate. При увеличении скорости обучения алгоритм работает быстрее, но в некоторых задачах это может привести к неустойчивости. - Инерция – Momentum. Этот параметр улучшает (ускоряет) обу- чение в ситуациях, когда ошибка мало меняется, а также придает алгоритму дополнительную устойчивость. Значение этого параметра всегда должно лежать в интервале [0;1). Часто рекомендуется ис- пользовать высокую скорость обучения в сочетании с небольшим коэффициентом инерции и наоборот. - Перемешивать наблюдения - Shuffle Cases. При использовании этой функции порядок, в котором наблюдения подаются на вход се- ти, меняется в каждой новой эпохе. Это добавляет в обучение неко- торый шум, так что ошибка может испытывать небольшие колеба- ния. Однако при этом меньше вероятность того, что алгоритм «за- стрянет», и общие показатели его работы обычно улучшаются. |
Оптимизация обучения |
