Python scikit apprendre MLPClassifier " les tailles de la couche cachée"

je suis perdu dans le manuel d'utilisation scikit learn 0.18(http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#sklearn.neural_network.MLPClassifier):

   hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,)
   The ith element represents the number of neurons in the ith hidden layer.

si je cherche seulement 1 couche cachée et 7 unités cachées dans mon modèle, dois-je mettre comme ceci? Merci!

    hidden_layer_sizes=(7, 1)
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demandé sur Chubaka 2016-02-12 16:13:07
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2 ответов

hidden_layer_sizes=(7,) si vous voulez seulement 1 couche cachée avec 7 unités cachées.

length = n_layers - 2 est parce que vous avez 1 couche d'entrée et 1 couche de sortie.

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répondu Farseer 2016-02-12 16:50:20
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je sais je suis en retard dans la réponse, encore le partage ...

dans le document

hidden_layer_sizes : tuple, longueur = n_layers - 2, la valeur par défaut (100,)

moyen : hidden_layer_sizes est un tuple de taille (n_layers -2)

n_layers signifie le nombre de couches que nous voulons selon l'architecture.

la valeur 2 est soustraite de n_layers parce que deux couches (input & output ) ne font pas partie des couches cachées, donc n'appartiennent pas à la compter.

par défaut (100,) signifie que si aucune valeur n'est fournie pour hidden_layer_sizes, l'architecture par défaut aura une couche d'entrée, une couche cachée avec 100 unités et une couche de sortie.

Ligne

Le i-ème élément représente le nombre de neurones dans la ième couche cachée.

signifie que chaque entrée dans tuple appartient à la couche cachée correspondante.

Exemple :

  1. pour l'architecture 56:25:11:7:5:3:1 avec entrées 56 et 1 sortie les couches cachées seront (25:11:7:5:3). So tuple hidden_layer_sizes = (25,11,7,5,3,)

  2. pour l'architecture 3: 45:2:11: 2 avec Entrée 3 et sortie 2 les couches cachées seront (45: 2: 11). So tuple hidden_layer_sizes = (45,2,11,)

J'espère que ceci répondra entièrement à votre question ..

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répondu shantanu pathak 2018-02-05 13:28:01
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