Python：ディープニューラルネットワーク

Question

私は現在、機械学習に関連するいくつかのプロジェクトに取り組んでいます。

オブジェクトからいくつかのフィーチャを抽出しました。

だから私は訓練し、NB、SVMおよび他の分類アルゴリズムを備えてテストし、私はnolearn.dbnを用いたニューラルネットワークと同じ機能を訓練するとき

約70〜80％を引き起こすしまったし、それをテスト私が得ました約25％は正しく分類されています。私は2つの隠れた層を持っていた

私はまだ神経ネットワークに何が問題なのか分かりません。

私はいくつかの助けを願っています。

おかげ

Answer 1

は隠れユニットの数と学習率を上げてみてください。ニューラルネットワークの力は隠れた層に由来します。データセットのサイズに応じて、隠れたレイヤーの数は最大で数千に上ります。また、使用している機能の種類や数についても詳しく説明してください。フィーチャセットが小さい場合は、ニューラルネットワークの代わりにSVMとRandomForestを使用する方がよいです。