neuralNet: neuralNet

아티클
05/23/2023

rxEnsemble을 사용하여 NeuralNet 모델을 학습시키기 위한 함수 이름과 인수를 포함하는 목록을 만듭니다.

사용

  neuralNet(numHiddenNodes = 100, numIterations = 100, optimizer = sgd(),
    netDefinition = NULL, initWtsDiameter = 0.1, maxNorm = 0,
    acceleration = c("sse", "gpu"), miniBatchSize = 1, ...)

인수

`numHiddenNodes`

신경망에서 숨겨진 노드의 기본 개수입니다. 기본값은 100입니다.

`numIterations`

전체 학습 세트의 반복 횟수입니다. 기본값은 100입니다.

`optimizer`

sgd 또는 adaptive 최적화 알고리즘을 지정하는 목록입니다. 이 목록은 sgd 또는 adaDeltaSgd를 사용하여 만들 수 있습니다. 기본값은 sgd입니다.

`netDefinition`

신경망 구조의 Net# 정의입니다. Net# 언어에 관한 자세한 내용은 Reference Guide를 참조하세요.

`initWtsDiameter`

초기 학습 가중치에 대해 값을 가져오는 범위를 지정하는 초기 가중치 지름을 설정합니다. 가중치는 이 범위 내에서 임의로 초기화됩니다. 기본값은 0.1입니다.

`maxNorm`

각 숨겨진 단위에서 들어오는 가중치 벡터의 표준을 제한하는 상한을 지정합니다. 학습으로 제한 없는 가중치가 생성되는 경우와 최대 규모의 신경망에서 중요할 수 있습니다.

`acceleration`

사용할 하드웨어 가속 유형을 지정합니다. 가능한 값은 “sse”, “gpu”입니다. GPU 가속의 경우 1보다 큰 miniBatchSize를 사용하는 것이 좋습니다. GPU 가속을 사용하려면 추가 수동 설정 단계가 필요합니다.

NVidia CUDA Toolkit 6.5(CUDA Toolkit)를 다운로드하여 설치합니다.
NVidia cuDNN v2 라이브러리(cudnn Library)를 다운로드하여 설치합니다.
system.file("mxLibs/x64", package = "MicrosoftML")을 호출하여 MicrosoftRML 패키지의 libs 디렉터리를 찾습니다.
cublas64_65.dll, cudart64_65.dll, cusparse64_65.dll을 CUDA Toolkit 6.5에서 MicrosoftML 패키지의 libs 디렉터리에 복사합니다.
cudnn64_65.dll을 cuDNN v2 라이브러리에서 MicrosoftML 패키지의 libs 디렉터리에 복사합니다.

`miniBatchSize`

미니 일괄 처리 크기를 설정합니다. 권장되는 값은 1에서 256 사이입니다. 이 매개 변수는 가속이 GPU인 경우에만 사용됩니다. 이 매개 변수를 더 큰 값으로 설정하면 학습 속도가 향상되지만 정확도에는 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 기본값은 1입니다.

`...`

추가 인수입니다.

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