Frühes Anhalten und der Sklearn neural_network.MLPClassifier

Question

Ich verwende sklearn.neural_network.MLPClassifier. Ich verwende die Funktion early_stopping, die die Leistung für jede Iteration anhand einer Validierungsaufteilung bewertet (standardmäßig 10% der Trainingsdaten).

Allerdings ist mein Problem Multi-Label. Gemäß der API verwendet die Validierung die Genauigkeit von Teilmengen, was bei Multilabel-Problemen sehr schwierig ist.

Kann eine alternative Bewertungsfunktion (idealerweise mlogloss) für die Validierung definiert werden? Danke.

Answer 1

Die Lösung besteht darin, sknn anstelle der sklearn Implementierung von MLP zu verwenden. Dies ermöglicht es, unser eigenes valid_set hinzuzufügen und die Verlustfunktion anzugeben. Details here.