如何在weka中训练现有的多层感知器

时间:2018-04-07 14:23:22

标签: java machine-learning command-line neural-network weka

我想知道是否有培训现有weka多层感知器的方法。

我的意思是,我已经训练了一个500个时代的模型,现在我想再培训100个,看看是否能改善其表现,可能还会改变学习速度和/或动力。这可能吗?如果是这样,您将如何处理它,理想情况下通过命令行,但如果它需要Java代码也可以。

这是原始命令:

java -cp weka.jar weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron -t /Users/XX/Desktop/YY/Output/TenMoves.arff -d /Users/XX/Desktop/YY/Output/Models/model_80.model -L 0.3 -M 0.2 -N 500 -V 0 -S 0 -E 20 -H 80> /Users/XX/Desktop/YY/Output/Results/Run_80.txt

我尝试在-d之前使用-l输入文件运行它,但这不起作用。

非常感谢任何建议。

0 个答案:

没有答案