我正在看SAS SAS Viya機器演示。它在給定數據集上相互競爭一些機器學習算法。所有型號產生幾乎同樣好的「升力」，如輸出中的升程圖所示。爲什麼在SAS Viya演示中提升穩定的神經網絡？
如果您調整了學習對較小的數據子集執行操作，只有總數據集的0.002％（proc分區數據= & casdata partition samppct = 0.002;），大多數算法都會產生提升問題。
但神經網絡仍然表現非常好。功能或錯誤？我可以想象這個腳本不會重新啓動網絡，但是很難從單獨的呼叫中猜測出來。
我在SAS社區張貼BrettWujek新民那裏得到good answers過來：
墊 - 不運行一些我自己的研究簡短的答案是，神經網絡具有很強的適應性和可訓練非常精確的模型與遠觀察比其他許多技術少。只有很少的觀察結果，基於樹的模型會非常不穩定。在這種情況下，您一直採樣到20個左右的觀察值......即使對於一個神經網絡來說，如果它的空間不是過度非線性的話，它也是足夠的。
至於你最後的評論 - 看來你指的是所謂的熱啓動，其中一個以前的訓練模型可以作爲一個起點，並通過提供新的觀察來完善。這不是在這裏發生的事情，因爲這種能力僅在我們即將發佈的僅僅一個月之外的版本中可用。
佈雷特
而且我從新民得到了這方面的一些細節：
墊，PROC NNET如果指定在火車聲明種子初始化重隨機，初始權是可重複的。如果日誌顯示「收斂」狀態，則表示該模型非常適合，NNET培訓由高級非線性優化求解器提供支持。