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我有一个功能正常的pylearn2神经网络，它从 a 加载数据csv并预测一个连续的目标变量。如何更改它以预测多个不同的目标变量？

我正在使用Kaggle 的非洲土壤数据集。

并构建了这个正常运行的 mlp 文件：

!obj:pylearn2.train.Train {
dataset: &train !obj:pylearn2.datasets.csv_dataset.CSVDataset {
    path: 'C:\Users\POWELWE\Git\pylearn2\pylearn2\datasets\soil\training_CA.csv',
    task: 'regression',
    start: 0,
    stop: 1024,
    expect_headers: True,
    num_outputs: 1
},
model: !obj:pylearn2.models.mlp.MLP {
    layers : [
        !obj:pylearn2.models.mlp.RectifiedLinear {
            layer_name: 'h0',
            dim: 200,
            irange: .05,
            max_col_norm: 2.
        },
        !obj:pylearn2.models.mlp.RectifiedLinear {
            layer_name: 'h1',
            dim: 200,
            irange: .05,
            max_col_norm: 2.
        },
        !obj:pylearn2.models.mlp.LinearGaussian {
            init_bias: !obj:pylearn2.models.mlp.mean_of_targets {
                dataset: *train },
            init_beta: !obj:pylearn2.models.mlp.beta_from_targets {
                dataset: *train },
            min_beta: 1.,
            max_beta: 100.,
            beta_lr_scale: 1.,
            dim: 1,
            layer_name: 'y',
            irange: .005
        }
    ],
    nvis: 3594,
},
algorithm: !obj:pylearn2.training_algorithms.bgd.BGD {
    line_search_mode: 'exhaustive',
    batch_size: 1024,
    conjugate: 1,
    reset_conjugate: 0,
    reset_alpha: 0,
    updates_per_batch: 10,
    monitoring_dataset:
        {
            'train' : *train,
            'valid' : !obj:pylearn2.datasets.csv_dataset.CSVDataset {
                path: 'C:\Users\POWELWE\Git\pylearn2\pylearn2\datasets\soil\training_CA.csv',
                task: 'regression',
                start: 1024,
                stop: 1156,
                expect_headers: True,
            }
        },
    termination_criterion: !obj:pylearn2.termination_criteria.MonitorBased {
        channel_name: "valid_y_mse",
        prop_decrease: 0.,
        N: 100
    },
},
extensions: [
    !obj:pylearn2.train_extensions.best_params.MonitorBasedSaveBest {
         channel_name: 'valid_y_mse',
         save_path: "${PYLEARN2_TRAIN_FILE_FULL_STEM}_best.pkl"
    },
],
save_path: "mlp.pkl",
save_freq: 1

}

为了预测单个目标变量，我从数据集中删除了除 之外的所有目标变量Ca，并将其移至第一列。当我在控制台中运行以下命令时ipython，它适用于该单个变量：

%run 'C:\Users\POWELWE\Git\pylearn2\pylearn2\scripts\train.py' mlp.yaml

我想包括其他 4 个目标变量（P、pH、SOC、Sand），但不知道如何设置我的模型来训练这些额外的目标。我认为我需要对、 或进行一些操作num_outputs，但我的尝试没有任何成功。这是具有更多目标变量的项目的前身项目，因此我使用单个网络进行训练很重要，而不是为每个目标变量构建一个新网络。dimnvis

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1 回答 1

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要训​​练一个同时预测多个变量值的网络，您只需将网络设置为具有多个输出神经元，并以您知道的相同方式向其提供训练数据，但同时具有多个目标值。我从未使用过 pylearn - 我更喜欢 Caffe、nolearn(lasagne) 或 pybrain，这些库中的每一个都能够轻松处理此类情况。

pybrain 实现示例（代码用于 kaggle 的 BikeShare 挑战）：

http://pastebin.ru/tqpMTzIz

于 2015-08-03T16:19:24.737 回答