発生は

負のエラーすることはできません地獄、イムは、簡単なregression.Myのネットワーク構成を実行すると、発生は

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder() 
      .seed(seed) 
      .iterations(1) 
      .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT) 
      .learningRate(learningRate) 
      .updater(Updater.NESTEROVS) 
      .weightInit(WeightInit.XAVIER) 
      .list() 
      .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(numHiddenNodes) 
        .activation(Activation.RELU) 
        .build()) 

      .layer(1, new DenseLayer.Builder().nIn(numHiddenNodes).nOut(numHiddenNodes) 
        .activation(Activation.RELU) 
        .build()) 

      .layer(2, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE) 
        .activation(Activation.RELU) 
        .nIn(numHiddenNodes).nOut(numOutputs).build()) 
      .pretrain(false).backprop(true).build();

Imはスレッド「メイン」java.lang.IllegalArgumentExceptionが中に次のエラーに

例外を取得して、以下のようです：発生回数は負ではありません：com.google.common.base.Preconditions.checkArgument（preconditions.java:145）の-992 com.google.common.collect.AbstractMapBasedMultiset.add（0120） com.google.common.collect.HashMul tiset.add（HashMultiset.java:34）

これは練習用のコードです。モデルを評価しようとするとこのエラーが発生します。モデルトレーニングそのものはうまくいっていますが、評価に失敗します。

出典

2017-09-17 user3475947

私は入力を正規化したが、ラベルを正規化していないために起こった。この問題を解決するには、fitLabel（true）を使用する必要があります。 – user3475947

プリプロセッサで以前のpreProcessor.fitLabel（true）の文字をノーマライズして、入力とともにラベルを正規化しませんでした。

出典

2017-09-29 21:27:56 user3475947

答えて

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