组件名称

  多层感知器分类 [版本号:1] [更新时间:2018-05-08]

简介

  多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)是一种前馈人工神经网络模型,其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上。数据超市的多层感知器设置两个隐藏层。

输入和输出

  输入端口个数:1

  输出端口个数:1

参数配置

参数名称 参数说明 参数默认值 是否必填
神经网络层及每层节点数 输入层到输出层每层神经元的节点个数,例如数组[780, 100, 10]代表输入层780个节点,中间只有一层隐含层是100个节点,输出层有10个神经元节点。输入格式:[780, 100, 10]可选 必填
模型优化算法 支持算法有: l-bfgs与gd.l-bfgs是BFGS算法在受限内存时的一种近似算法,也即一种受限内存的拟牛顿优化方法,gd也即gradientdescent,梯度下降法可选 l-bfgs 必填
批量数据大小 矩阵中堆叠输入数据的块大小也即每次模型优化的分区批量数据大小,如果块的大小超过分区中的剩余数据量,则自动调整为整个数据量的大小。推荐大小在10到1000之间。默认是128.可选 128 必填
步长 每次优化迭代的步长大小 (>= 0)。可选 0.03 必填
种子数 设置随机种子数值,大于0的整数. 默认是空 可选 必填
最小收敛误差 1e-06 必填
模型初始化参数 支持选项是Random和None,默认是None,可选 Random 必填

字段配置

字段名称 字段说明 字段默认值 是否必配
特征列 输入模型的样本特征列 必选 支持Double/Int类型字段 必填
标签列 输入模型的样本类别标签列 必选 支持Double/Int类型字段 必填

输出节点的字段配置说明

  运行后不生成新字段。后续节点可以直接选择字段。

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