WEKAのMultilayerPerceptron：訓練後、再びトレーニングを

Question

私はWEKAのMultilayerPerceptronで次の操作を実行しようとしています：エポック入力の部分のためのトレーニングインスタンスの小さなサブセットで

1. 列車、全体で
2. トレイン残りのエポックのインスタンスの集合。

しかし、自分のコードで次のようにすると、ネットワークは2回目に清潔なスレートで開始するようにリセットされているようです。

mlp.setTrainingTime(smallTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(smallTrainingSet);

mlp.setTrainingTime(wholeTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(wholeTrainingSet);

私が何か間違ったこと、またはこれは、アルゴリズムがWEKAで動作するようになっているということな方法であるだろうか？

さらに詳しい情報が必要な場合は、私にお知らせください。私はwekaを使ってプログラミングするのは初めてのことですが、どんな情報が役立つかは不明です。

Answer 1

This threadはwekaメーリングリスト上であなたと非常によく似た質問です。

これはwekaのMultilayerPerceptronがどのように動作するようになっているかのようです。これはバッチ型の学習者になるように設計されており、徐々にそれを使用しようとしています。 weka.classifiers.UpdateableClassifierを実装するクラシファイアのみを段階的に訓練することができます。