Question

我正在尝试使用pybrain对5个类别（从0到4）中的一些输入（由44个变量组成，范围从-1到+1）进行分类，但我将总误差固定为0.072左右即使我改变网络结构或减少输入向量中的变量数量。代码是：

InputT=TrainingINDF.ix[:End,:]
InputT=InputT.as_matrix()
TargetT=TrainingOUTDF.ix[:End,:]
TargetT=TargetT.as_matrix()
ds = ClassificationDataSet(44, 1, nb_classes=5)
for i in range (len(InputT)):
    ds.addSample(InputT[i,:],TargetT[i])
testdata=ClassificationDataSet(44, 1, nb_classes=5)
for i in range (len(TrainingINDF.ix[StartTS:,:])):
    testdata.addSample(TrainingINDF.ix[StartTS+i,:],TrainingOUTDF.ix[StartTS+i])
testdata._convertToOneOfMany()
ds._convertToOneOfMany()
net = buildNetwork(44,15,5,hiddenclass=TanhLayer, outclass=SoftmaxLayer)
trainer = BackpropTrainer(net,dataset=ds,momentum=0.1,verbose=True, weightdecay=0.01) 
trnerr,valerr = trainer.trainUntilConvergence(dataset=ds,maxEpochs=100)
ris = net.activateOnDataset(testdata)
out=ris.argmax(axis=1)
percenterrortest=percentError(out, testdata['class'] )
print 'Percent Error on Test dataset: ' , percentError(trainer.testOnClassData (dataset=testdata ), testdata['class'] )
print 'Percent Error on Train dataset: ' , percentError(trainer.testOnClassData (dataset=ds ), ds['class'] )

测试百分比误差为61.93，列车百分比误差为60.50。我究竟做错了什么？让我感到惊讶的是，3个错误（百分比和总错误）总是在相同的值附近;无论我改变什么。

谢谢

Answer 1

不熟悉PyBrain但是，你确定输出能够小于0吗？例如，如果输出被约束在0和1之间，它可能永远无法接近正确的答案。

Pybrain：用于分类的神经网络不学习

1 个答案: