glmulti稳定性保证

Question

如果我正在训练神经网络，使用k-means或其他机器学习工具，那么我会以随机的初始条件重新训练我的训练，原因如下：

• 说服自己，融合模型是全局最优的，而不仅仅是局部最优
• 了解收敛半径的界限。
• 使用收敛率告诉我＆＃34;地形有多粗糙＆＃34;

所以我在R库中使用了进化算法＆＃34; glmulti＆＃34;我正在遇到收敛问题。

背景：
我一再跑步＆＃34; glmulti＆＃34;反对~500组数据，以找到有意义的关系。我无法共享源代码，因为我正在处理的是内部专有的。

我的基础是Noam Ross提供的示例代码。

的伪代码：

my_glmulti <- glmulti(preset_my_glm, #initialize with glm model per Noam Ross
                      level = 2, #type of interactions glmulti looks for
                      crit="aicc", #use sample size appropriate AIC for criteria
                      method = "g", #use genetic algorithm for search
                      plotty =  FALSE, #no plot needed
                      maxsize = 1000 #use 1000 samples (stability?)
                      )

现在我反复出现平均标准= Inf，= NaN的错误。有时当我重新开始时他们会离开＆＃34;离开＆＃34;。对我来说，这看起来像是一个初始条件问题。

示例错误：

"Error in if (length(leCrit) == confsetsize && minouN - minou >= - deltaM &&:
   missing value where TRUE/FALSE needed"

这不是我的代码。我刚打电话给＃34; glmulti＆＃34;所以我猜它是内部的。

问题：

• 有没有为glmulti工具添加重新测试的开关或包装器？如果是这样，他们是什么？我查看了帮助页面（link），但没有看到任何明显的解决方案。
• 导致＆＃34; glmulti＆＃34;的典型标准是什么？退出＆＃34; inf＆＃34;或＆＃34; nan＆＃34;当重新运行将收敛到一致的解决方案？是否有拨号应该在这里激活？是否有＆＃34; ignore.na = TRUE＆＃34;某处？

注意： 当我谷歌搜索错误时，我得到一个链接到另一个（未答复的）stackoverflow问题。 （link）