Rのneuralnet：stepmaxパラメータとrepパラメータの違いは何ですか？

Question

neuralnetパッケージのstepmaxパラメータとrepパラメータの違いは何ですか？ 私はstepmaxを修正するのですか？すべての訓練サンプルでニューラルネットが行うすべての勾配ステップの最大カウントですか？私はその代表者を訂正しているのですが、ニューラルネットが1つの例から何回学ぶことができるかという数字は何ですか？

Answer 1

stepmaxのあなたの理解は、本質的に正しいです。私は間違っていないよ場合は、neuralnetパッケージは、基本的な勾配がまともな、勾配を計算し、データセット全体を使用して重みを更新し、到達したかstepmax（thresholdによって定義される）までのいずれかの収束を繰り返し使用しています。私の知る限り

repパラメータは、ニューラルネットワークの作成をループするためのラッパー以外の何ものでもありません。 rep > 1機能は、複数の開始ウェイトを作成し、両方に適合します設定することにより、そのニューラルネットワークを作成するいくつかの固有のランダム性があります。これを行うと、たとえば：

library(neuralnet) 
data(infert, package="datasets") 
net.infert <- neuralnet(case~parity+induced+spontaneous, infert, 
         err.fct="ce", linear.output=FALSE, likelihood=TRUE, 
         rep = 3) 

length(nn.infert$startweights) 
[1] 3 

length(nn.infert$weights) 
[1] 3 

ただし、両方の長さは1になります。これは、再び、単純に使用するリスト要素を選択repパラメータを指定することで、それが簡単にcomputeと各繰り返しを評価するために行うことを意図しています。

この全体のことは、簡単なforループでダウンしている可能性がありますが、それはより多くの「便利」にするために関数オブジェクト内にパッケージ化されます。ポイントは、あなたが作成したモデルがランダムなチャンスで見つからないようにすることです（つまり、オーバーフィットになる可能性があります）。