The arboretum procedure


Preliminary Training Output



Yüklə 3,07 Mb.
Pdf görüntüsü
səhifə105/148
tarix30.04.2018
ölçüsü3,07 Mb.
#40673
1   ...   101   102   103   104   105   106   107   108   ...   148

Preliminary Training Output

This section lists the objective function for each preliminary iteration run. The weights from the iteration number that has the

smallest objective function are passed as input for final training. Because the target is continuous, the error function is set to

normal. Therefore, the objective function that is being minimized is the least squares error. Iteration number 0 has the smallest

objective function. The parameter estimates for iteration number 0 are also listed in this section of the output.

NN:1 Hidden Unit, Direct Connections, and Reduced Input Set          

    Iteration     Pseudo-random     Objective

     number       number seed        function

          0             12345         0.14536

          1         845250737         0.14536

          2         111329849         0.28210

          3        1696138964         0.18477

          4        1038363354         0.14536

          5        1071492826         0.18942

          6         117568856         0.14536

          7        1792608669         0.30494

          8        1691324682         0.18331

          9        2114796956         0.28605

NN:1 Hidden Unit, Direct Connections, and Reduced Input Set          

                               Optimization Start

                               Parameter Estimates

 ------------------------------------------------------------------------------

   Parameter       Estimate   Gradient Label

 ------------------------------------------------------------------------------

    1 CR_HITS_     5.240279 -9.8369E-7 CR_HITS -> HU1                          

    2 NO_HITS_    -0.575284  0.0000118 NO_HITS -> HU1                          

    3 NO_OUTS_    -0.298484 1.91236E-6 NO_OUTS -> HU1                          

    4 _DUP1_       0.019049  0.0000127 NO_ERROR -> HU1                         

    5 NO_BB_HU    -0.097201   8.015E-6 NO_BB -> HU1                            

    6 _DUP2_      -0.159479 3.44079E-6 DIVISIONEAST -> HU1                     

    7 BIAS_HU1     4.099012  1.7976E-6 BIAS -> HU1                             

    8 _DUP3_       0.114451 -8.5694E-8 CR_HITS -> LOGSALAR                     

    9 _DUP4_       0.186707 1.18117E-8 NO_HITS -> LOGSALAR                     

   10 _DUP5_       0.156401  2.6625E-9 NO_OUTS -> LOGSALAR                     

   11 _DUP6_      -0.042491 8.96911E-8 NO_ERROR -> LOGSALAR                    

   12 NO_BB_LO     0.151510  4.8488E-9 NO_BB -> LOGSALAR                       

   13 _DUP7_       0.055166 3.48459E-8 DIVISIONEAST -> LOGSALAR                

   14 HU1_LOGS     0.839297 -9.8363E-8 HU1 -> LOGSALAR                         

   15 BIAS_LOG     5.490837 7.82267E-8 BIAS -> LOGSALAR                        

                   Value of Objective Function = 0.1453574646



Levenberg-Marquardt Termination Criteria

          NN:1 Hidden Unit, Direct Connections, and Reduced Input Set          




                        Levenberg-Marquardt Optimization

        *** Termination Criteria *** 

        Minimum Iterations  . . . . . . . . . . . . . . .         -1 

        Maximum Iterations  . . . . . . . . . . . . . . .        100 

        Maximum Function Calls. . . . . . . . . . . . . . 2147483647

        Maximum CPU Time  . . . . . . . . . . . . . . . .     604800

        ABSGCONV Gradient Criterion . . . . . . . . . . .  0.0000100 

        GCONV Gradient Criterion  . . . . . . . . . . . .       1E-8

        GCONV2 Gradient Criterion . . . . . . . . . . . .          0

        ABSFCONV Function Criterion . . . . . . . . . . .          0 

        FCONV Function Criterion  . . . . . . . . . . . .  0.0001000 

        FCONV2 Function Criterion . . . . . . . . . . . .          0 

        FSIZE Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . .          0

        ABSXCONV Parameter Change Criterion . . . . . . .          0 

        XCONV Parameter Change Criterion  . . . . . . . .          0 

        XSIZE Parameter . . . . . . . . . . . . . . . . .          0

        ABSCONV Function Criterion  . . . . . . . . . . . -1.341E154

        *** Other Control Parameters ***

        Trust Region Initial Radius Factor  . . . . . . .    1.00000

        Singularity Tolerance (SINGULAR)  . . . . . . . .       1E-8



Levenberg-Marquardt Iteration Log

NN:1 Hidden Unit, Direct Connections, and Reduced Input Set          

              Levenberg-Marquardt Optimization

              Scaling Update of More (1978)

              Number of Parameter Estimates 15

Optimization Start: Active Constraints= 0  Criterion= 0.145 

Maximum Gradient Element= 0.000 Radius= 1.000

         Iter rest nfun act   optcrit  difcrit maxgrad  lambda     rho

            1    0    2   0    0.1454 4.131E-9 8.81E-6       0   1.694

Optimization Results: Iterations= 1 Function Calls= 3 Jacobian Calls= 2 

Active Constraints= 0  Criterion= 0.14535746 

Maximum Gradient Element= 8.81033E-6 Lambda= 0 Rho= 1.694 Radius= 0.002375

NOTE:  ABSGCONV convergence criterion satisfied.

Parameter Estimates

          Optimization Results

                 Parameter Estimates

 ------------------------------------------------------------------------------

   Parameter       Estimate   Gradient Label

 ------------------------------------------------------------------------------

    1 CR_HITS_     5.242352 -6.7156E-7 CR_HITS -> HU1                          

    2 NO_HITS_    -0.575574 8.16507E-6 NO_HITS -> HU1                          

    3 NO_OUTS_    -0.298618  1.3324E-6 NO_OUTS -> HU1                          

    4 _DUP1_       0.018999 8.81033E-6 NO_ERROR -> HU1                         




Yüklə 3,07 Mb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   101   102   103   104   105   106   107   108   ...   148




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə