我有一个基本的NN设置，有2个输入，3个神经元和1个输出。
如果我有大约4000个数据点（即4000行2输入和1输出）用于训练，我应该预计trainUntilConvergence()需要多长时间。
我还可以在线程中发生trainUntilConvergence，同时我还会不断向训练DataSet添加数据（在另一个线程中）？例如，我从数据集中的一个数据点开始，开始训练，并不断向数据集添加更多数据点？
答案 0 :(得分：2)
首先你要问＆＃34;训练神经网络多长时间才能取得好成绩＃34;在许多关于神经网络的书中，你可以阅读，它取决于学习集的大小和网络结构。因此，做一个测试/基准，并尝试学习10个时代，20个时代和50个时代 - 并为每个案例打印结果/错误。有一种方法，使用验证/测试集自动完成，当测试/验证错误在学习期间增加时，那么你应该停止学习（因为网络开始过度学习） - 你实现了很好的概括。你肯定应该阅读更多有关神经网络的信息e.e. ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
根据第二个答案，imho目前处于pybrain状态，你无法在学习过程中改变DataSet。