Bonjour,
je cherche à réaliser un réseau de neurones (indications de l'exercice : 3-4 couches cachées avec "quelques neurones" sur chaque..) permettant la regression non linéaire.
J'ai une liste de points d'entrainements (x,y) et une liste de test (x).
Je suis assez sûre de mon code pour la partie de back propagation, néanmoins mon erreur ne converge pas... J'ai donc quelques questions à propos des différents paramètres du code :
1) il faut fixer les différents paramètres par essais erreurs (nombre de neurones, poids, taux d'apprentissage) mais existe-t'il une méthode plus précise ? Quel paramètre faut il fixer en premier ? ...
2) la formule de mise à jour des poids rattachés aux biais est-elle la même que pour les poids "normaux" ?
3) j'ai mis ma condition de sortie de mon algorithme de back propagation telle que les poids soient "validés" si l'erreur est inférieure à un seuil ou si l'on dépasse un certain nombre de périodes (epochs), mes listes d'entrainement possèdent entre 100 et 500 points, à partir de quelle période peut on etre surs que l'erreur ne convergera pas?
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