sknn.mlp.MultiLayerPerceptron

class sknn.mlp.MultiLayerPerceptron(layers, warning=None, parameters=None, random_state=None, learning_rule=u'sgd', learning_rate=0.01, learning_momentum=0.9, normalize=None, regularize=None, weight_decay=None, dropout_rate=None, batch_size=1, n_iter=None, n_stable=10, f_stable=0.001, valid_set=None, valid_size=0.0, loss_type=None, callback=None, debug=False, verbose=None, **params)

• layers: list of Layer
  層的列表，隱藏層可以是 Rectifier, ExpLin, Sigmoid, Tanh, 或者Convolution，輸出層可以是Linear, Softmax
• random_state: int, optional
  初始化網路引數時的seed
• parameters: list of tuple of array-like, optional
  使用一個包含元組(weights, biases)的列表來初始化引數，與定義層時的排序相對應
• learning_rate: float, optional
  學習率，預設0.01
• learning_momentum: float, optional
  學習動量，在使用momentum
  方法時可用，預設0.9
• batch_size: int, optional
  batch size，預設1
• n_iter: int, optional
  迭代次數
• n_stable: int, optional
  驗證錯誤(validation error)保持多少次穩定時，停止訓練，驗證錯誤沒有指定時，判斷訓練錯誤(training error)，預設10
• f_stable: float, optional
  判斷驗證錯誤穩定的閾值，每次迭代變化小於這個值則認為驗證錯誤穩定，預設0.001
• valid_set: tuple of array-like, optional
  指定驗證集(X_v, y_v)
• valid_size: float, optional
  使用一定比例的訓練集用作驗證集，常用的值為0.1或0.25
• normalize: string, optional
  使所有層歸一化，batch 為 batch normalization，weights 為 weight normalization， 預設無
• regularize: string, optional
  正則化，L2 (最常見) ， L1 (較少用)， dropout， 預設不使用正則化，使用需要指定正則化係數，即weight_decay 或dropout_rate
• weight_decay: float, optional
  權重衰減，L1或者L2的正則化係數，當regularize已指定時，預設0.0001
• dropout_rate: float, optional
  dropout比例
• loss_type: string, optional
  損失函式型別，mse：mean squared error，mae：mean average error，mcc：mean categorical cross-entropy，迴歸(sknn.mlp.Regressor)中預設mse，分類(sknn.mlp.Classifier)中預設mcc，mae僅能用在型別為Linear 或 Gaussian的輸出層上
• callback: callable or dict, optional
  回撥函式，可以是單個的函式為引數，如cbs(event, **variables)，或者是一個字典，字典的鍵為事件名，值為函式，如cb(**variables)，event有以下幾種：on_train_start, on_epoch_start, on_batch_start, on_batch_finish, on_epoch_finish, on_train_finish
• debug: bool, optional
  會更慢，但會有效的獲取錯誤，預設False
• verbose: bool, optional
  顯示訓練資訊，False ：僅顯示警告和錯誤，True ：顯示所有的訊息，None 不顯示 (預設)
• warning: None