嘿,伙计们,我需要一些关于我的大脑代码的帮助。一切都很好,但第一次训练后,训练错误就不会减少了。事实上,它一直停留在13.3484055174。我已经检查了我的代码很多次,并将其与其他示例进行了比较,但我始终遇到相同的问题。我也尝试过改变隐藏单位的数量,学习速率,动量,重量衰减,但都没有效果。我检查了参数,它从[-1到1]开始,然后爆炸到~240-250。我想知道有人知道为什么它不起作用。我肯定我错过了一个非常简单的1行程序。在
我在研究kaggle 0-9位数的分类数据集。我已经让随机森林工作,但我真的想让这个神经网络也工作。任何帮助都将得到极大的感谢。在
#learn digit classification with a nerual network
import pybrain
from pybrain.datasets import *
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.structure.modules import SoftmaxLayer
from pybrain.utilities import percentError
import numpy
print "Importing training and test data"
data = numpy.genfromtxt('trainR.csv', delimiter = ',')
data = data[1:]
traindata = data[:(len(data)/2)]
testdata = data[(len(data)/2)+1:]
print "Importing actual data"
actualdata = numpy.genfromtxt('trainR.csv', delimiter = ',')
print "Adding samples to dataset and setting up neural network"
ds = ClassificationDataSet(784, 10, nb_classes = 10)
for x in traindata:
ds.addSample(tuple(x[1:]),tuple(x[0:1]))
ds._convertToOneOfMany( bounds=[0,1] )
net = buildNetwork(784, 100, 10, bias=True, outclass=SoftmaxLayer)
print "Training the neural network"
trainer = BackpropTrainer(net, dataset=ds, momentum = 0.1,
verbose = True, weightdecay = 0.01)
for i in range(3):
# train the network for 1 epoch
trainer.trainEpochs( 1 )
# evaluate the result on the training and test data
trnresult = percentError( trainer.testOnClassData(), [x[0] for x in traindata] )
# print the result
print "epoch: " + str(trainer.totalepochs) + " train error: " + str(trnresult)
print ""
print "Predicting with the neural network"
answerlist = []
for row in testdata:
answer = numpy.argmax(net.activate(row[1:]))
answerlist.append(answer)
tstresult = percentError(answerlist, [x[0] for x in testdata])
print "Test error: " + str(tstresult)
试着换衣服
到
^{pr2}$我认为
ClassificationDataSet
第二个参数是目标的维数,而不是nb峎u类给出的类的数量。这取决于数据的组织方式。最好的方法是为每个类输入一个整数,然后使用_convertToOneOfMany()
如果你能提供你的第一个样品会很有用
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