조기 정지 및 sklearn neural_network.MLPClassifier

Question

나는 sklearn.neural_network.MLPClassifier을 사용하고 있습니다. 저는 early_stopping 기능을 사용합니다.이 기능은 유효성 검사 분할 (기본적으로 교육 데이터의 10 %)을 사용하여 각 반복의 성능을 평가합니다.

그러나 내 문제는 다중 레이블입니다. API에 따르면 유효성 검사에는 하위 집합 정확도가 사용되며 이는 다중 라벨 문제에 매우 까다로운 문제입니다.

유효성 검사에 사용할 대체 스코어링 기능 (이상적으로는 mlogloss)을 정의 할 수 있습니까? 감사합니다.

Answer 1

솔루션은 MLP의 sklearn 구현보다는 sknn을 사용하는 것입니다. 이를 통해 우리 자신의 valid_set을 추가하고 손실 함수를 지정할 수 있습니다. 세부 사항 here.