神經網絡包裝值問題

Question

我試圖訓練神經網絡後遇到的問題不是一個新問題：我得到的擬合值都是一樣的。以下是一些過於簡單的代碼作爲示例：

a <- c(123, 223, 234, 226, 60) 
b <- c(60, 90, 53, 54, 91) 
d <- c(40,100,207,290,241) 
q <- cbind(a,b,d) 
nn <- neuralnet(a~b+d,data=q,hidden=2,threshold=0.01,err.fc="sse") 
nn$net.result` 

以前的答案我已經無意中建議使用nnet代替。雖然我得到了相同的結果，除非我將衰變參數設置爲不等於0的值。而不是盲目地使用衰減選項，只是因爲它似乎「工作」，但我很想知道我的神經網絡出了什麼問題模型開始。

Answer 1

因此，在使用我的原始數據集同時使用neuralnet和nnet後，我發現問題是什麼。這是關於隨機選擇的初始權重。 neuralnet分配給他們的值的範圍導致這個奇怪的解決方案。但是，當我嘗試使用startweights語句手動將起始權重設置爲從nnet（它返回適當的擬合值）得到的值時，我得到了「算法未收斂」錯誤。所以我想我只會放棄neuralnet的情節，堅持nnet。