【问题标题】:Patternet not converging to a solutionPatternet 没有收敛到一个解决方案
【发布时间】:2015-11-13 16:45:39
【问题描述】:

我需要为二元分类器使用神经网络。我正在使用 Matlab 对数据进行分类,特别是使用 Patternet。问题是,神经网络似乎没有找到解决方案。表现似乎是渐近的,它根本不动!在整个训练过程中它是静态的。

我在前馈网络中得到了更好的结果,我得到了实际值作为输出而不是二进制,所以我定义了一个阈值(例如,高于 0.5 是 1,低于 0.5 是零)。有没有更好的方法?

为什么前馈模式网络似乎对这项任务毫无用处,但用于拟合的常规前馈网络似乎是更好的方法?

【问题讨论】:

  • 您可能需要更多地解释您的任务和输入数据的性质,然后才能回答这个问题。另外,如果问题不是关于 Matlab 代码,而是关于模型类的适用性,请考虑在datascience.stackexchange.com 中提问(请先阅读他们的帮助部分)

标签: matlab neural-network classification


【解决方案1】:

您可以尝试标准化您的数据。非标准化数据往往会使训练算法陷入局部最大值。

你也可以增加隐藏层神经元甚至隐藏层数试试。

【讨论】:

  • 我使用 mapmaxmin 来规范化数据。所以它介于 -1 和 1 之间。但出于某种原因,只有常规拟合神经网络才能提供更好的结果。
  • 可以增加隐藏层神经元试试。你用了多少个隐藏层?
  • 这不应该是评论吗?
  • 我尝试使用具有 1 个隐藏层的默认设置。我会尝试增加隐藏层的数量,看看效果更好
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