R中神经网络的自定义误差函数

Question

我使用 R 包（nnet、amore、neuralnet）来设计神经网络。问题是我想使用自定义错误函数。根据神经网络的输出，我有一个自定义计算...

在 R 的包中似乎不可能做到这一点？有谁知道我能做什么？

另一种可能性是我使用遗传算法来优化我的神经网络的权重，但我在这里没有得到想要的优化。我的网络 28 个输入和 9 个隐藏神经元太大而无法使用遗传算法进行优化，我陷入了局部最优... （也许遗传算法方法是一种选择，但尝试用它实现一个体面的解决方案会很耗时。）

Answer 1

使用neuralnet 包，您可以传递自动区分的自定义激活和错误函数（假设该函数可以与内部 R 函数一起使用）。请参阅这个问题here，了解如何为激活函数实现 ReLU。通过将您的自定义错误函数传递给 err.fct 参数，同样的事情应该是可能的。