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问R中神经网络(nnet)的超参数整定
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Stack Overflow用户

提问于 2021-03-17 23:16:19

回答 1查看 644关注 0票数 0

我正在使用插入符号包在R中构造一个神经网络模型，我的代码如下：

model <- train(RS_LAI~S2REP_LF+PSRI_ES+IRECI+NDVIRE+B11_ES+B7+TCARI_LF+MCARI+WDRVI
               , data = Data, 
               method = "nnet", trControl = controlparameters,
               linout = TRUE)

最后，当模型运行时，我得到的结果是大小和衰变的最终值。在这里，我想，大小是隐藏层的数目，但我很困惑，它在每个层中使用的节点数是多少？我怎么能拿到呢？我认为节点数量也是一个重要的优化参数，但是插入符号没有给出这个选项。

nnet

r-caret

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-03-18 08:10:10

您使用的是nnet，如果您阅读帮助页

适合单层隐层神经网络，可能与跳层连接。

因此，它是1层，大小参数是节点或单元的数量，从同一个帮助页面可以看到：

尺寸:隐藏层中的单位数。如果有跳层单元，则可以为零。

您可以尝试使用neuralnet，它最多指定3层，您的超参数将是每个层中的节点数。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/66682598

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