python neurolab - 我们可以用许多输入部分逐步训练吗？

Question

我正在使用neurolab进行机器学习分类问题， 链接： - http://code.google.com/p/neurolab/

我的问题是，我们可以逐步训练神经网络吗？

为了进一步解释，我有三部分输入数据，我想通过

训练Neuro Net

e = net.train(input_part1, output_part1, show=1, epochs=100, goal=0.0001)
e = net.train(input_part2, output_part2, show=1, epochs=100, goal=0.0001)
e = net.train(input_part3, output_part3, show=1, epochs=100, goal=0.0001)

用前两部分进行的火车呼叫将有效预测 神经网络参数-OR-这只会使用最后的训练数据吗？

Answer 1

通常，您将所有数据一起添加到一个数据集中，并在此训练集上训练网络。训练是指设定重量。为什么不将所有输入（第1部分，第2部分，第3部分）添加到一个数据集中？注意，存在学习和重新调整是学习算法的一部分的技术。如果你想做一个简单的算法，你需要一个训练周期和一个性能周期。