[討論] 類神經網路 分開train 的問題已回收
小弟研究是使用time-delay neural network
對應matlab裡面的function是newdtdnn
主要想應用在分類(1 or -1)
由於matlab help內的範例是將多個train data和target結合在一起餵給網路去學
我認為這樣訓練後會有先後順序的差別，例如先訓練類別A(1)，再訓練類別B(-1)
模擬時造成前半段對類別A(1)比較敏感，後半段對類別B(-1)比較敏感的差異存在
所以我想將資料分開訓練，且保留上次的最後權重當做下次的初始權重，
不知道有沒有大大試過？？目前的我想到的作法如下：
首先將神經網路初始後
先將一筆target為1 的資料餵給網路訓練
使用批次train function ex.[dtdnn_net] = train(dtdnn_net,p1,t1);
訓練完後再將一筆target為-1的資料餵給同樣網路做訓練
一樣使用上面的方式 ex.[dtdnn_net] = train(dtdnn_net,p2,t2);
目前測試的結果沒有error，但似乎會有訓練到後面(第五筆)，前面幾筆就記不太牢問題
不知道這樣子訓練出來的網路能不能用XD
目前卡在瓶頸裡，有請大家一起討論討論或給小弟一點意見^^
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