sknn多層感知器定義——sknn.mlp.MultiLayerPerceptron
sknn.mlp.MultiLayerPerceptron
class sknn.mlp.MultiLayerPerceptron(layers, warning=None, parameters=None, random_state=None, learning_rule=u'sgd', learning_rate=0.01, learning_momentum=0.9, normalize=None, regularize=None, weight_decay=None, dropout_rate=None, batch_size=1, n_iter=None, n_stable=10, f_stable=0.001, valid_set=None, valid_size=0.0, loss_type=None, callback=None, debug=False, verbose=None, **params)
引數:
- layers: list of Layer
層的列表,隱藏層可以是Rectifier
,ExpLin
,Sigmoid
,Tanh
, 或者Convolution,輸出層可以是Linear
,Softmax
- random_state: int, optional
初始化網路引數時的seed - parameters: list of tuple of array-like, optional
使用一個包含元組(weights, biases)
的列表來初始化引數,與定義層時的排序相對應 - learning_rate: float, optional
學習率,預設0.01 - learning_momentum: float, optional
學習動量,在使用momentum
- batch_size: int, optional
batch size,預設1 - n_iter: int, optional
迭代次數 - n_stable: int, optional
驗證錯誤(validation error)保持多少次穩定時,停止訓練,驗證錯誤沒有指定時,判斷訓練錯誤(training error),預設10 - f_stable: float, optional
判斷驗證錯誤穩定的閾值,每次迭代變化小於這個值則認為驗證錯誤穩定,預設0.001 - valid_set: tuple of array-like, optional
指定驗證集(X_v, y_v)
- valid_size: float, optional
使用一定比例的訓練集用作驗證集,常用的值為0.1或0.25 - normalize: string, optional
使所有層歸一化,batch
為 batch normalization,weights
為 weight normalization, 預設無 - regularize: string, optional
正則化,L2
(最常見) ,L1
(較少用),dropout
, 預設不使用正則化,使用需要指定正則化係數,即weight_decay
或dropout_rate
- weight_decay: float, optional
權重衰減,L1或者L2的正則化係數,當regularize
已指定時,預設0.0001 - dropout_rate: float, optional
dropout比例 - loss_type: string, optional
損失函式型別,mse
:mean squared error,mae
:mean average error,mcc
:mean categorical cross-entropy,迴歸(sknn.mlp.Regressor)中預設mse
,分類(sknn.mlp.Classifier)中預設mcc
,mae
僅能用在型別為Linear
或Gaussian
的輸出層上 - callback: callable or dict, optional
回撥函式,可以是單個的函式為引數,如cbs(event, **variables)
,或者是一個字典,字典的鍵為事件名,值為函式,如cb(**variables)
,event有以下幾種:on_train_start
,on_epoch_start
,on_batch_start
,on_batch_finish
,on_epoch_finish
,on_train_finish
- debug: bool, optional
會更慢,但會有效的獲取錯誤,預設False - verbose: bool, optional
顯示訓練資訊,False
:僅顯示警告和錯誤,True
:顯示所有的訊息,None
不顯示 (預設) - warning: None
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