我正在尝试在r的neuralnet包的neuralnet（）函数中分配起始权重。
set.seed(111)
neuralModel <- neuralnet(medv ~ crim+zn, hidden = 1, startweights = c(8,5), train_data)
但输出说
警告消息：随机生成了一些权重，因为 ＆＃39; startweights＆＃39;没有足够的值
并将其随机权重分配给隐藏层神经元。我的训练数据集有500行。我应该分配500个权重吗？
答案 0 :(得分：0)
您需要在startweights向量中分配五个值，因为您有两个输入，两个偏差和一个拦截到隐藏层。在不指定startweights的情况下绘制模型，以更清楚地了解涉及多少权重。在图中，您可以看到每个边缘的重量＆＃39; （输入）直到你到达输出
具有2个输入和1个隐藏层的神经网络模型的图：enter image description here
