Apache Sparkマルチレイヤパーセプトロンクラシファイアの精度を向上させる方法は？

Question

私はApache Spark Mllibを使用して多層知覚分類子を実装しています。下のコードのように、入力レイヤー、出力レイヤーの2つのレイヤーしか使用していません。そして私はわずか33％の精度しか得られません。 int[] layers = new int[] {36,30,20,13};としてレイヤを追加しようとすると、27％の精度が得られます。さまざまなレイヤの乱数を試しました。しかし、精度は低いです。正確さを向上させる手助けはできますか？

 int[] layers = new int[] {36,13}; 
// create the trainer and set its parameters 
     MultilayerPerceptronClassifier trainer = new MultilayerPerceptronClassifier() 
       .setLayers(layers) 
       .setBlockSize(128) 
       .setSeed(1234L) 
       .setMaxIter(100); 
// train the model 
     MultilayerPerceptronClassificationModel model = trainer.fit(newFrame2); 

Answer 1

データセットのいくつの機能とクラスがありますか？通常、MLPC内のレイヤは、フィードフォワードニューラルネットワークのレイヤを記述する数値ベクトルです。ベクトルの各要素は、レイヤーのサイズを示します。例えば、c（4,5,2）は、サイズ4の入力（特徴）層、サイズ5の中間層、およびサイズ2の出力（クラス）層を有する3つの層を意味する。

それに応じてレイヤーを定義します。お役に立てれば。