早期停止とsklearn neural_network.MLPClassifier

Question

私はsklearn.neural_network.MLPClassifierを使用しています。私はearly_stopping機能を使用しています。この機能は、検証の分割（デフォルトでトレーニングデータの10％）を使用して、各繰り返しのパフォーマンスを評価します。

しかし、私の問題はマルチラベルです。 APIによると、検証ではサブセットの精度が使用されます。これは、マルチラベルの問題では非常に厳しいものです。

検証に使用する別のスコアリング関数（理想的にはmlogloss）を定義することは可能ですか？ありがとうございます。

Answer 1

解決策は、MLPのSklearn実装ではなく、sknnを使用することです。これにより、独自のvalid_setを追加して損失関数を指定することができます。詳細here。