Post Apprentissage

 
Cette commande permet de démarrer un post apprentissage du modèle courant. Elle est accessible par le menu ou par le bouton strain.  
 
Le post apprentissage donne le choix par le dialogue Post Apprentissage entre trois actions :  
 
Apprentissage étendu
L'apprentissage étendu est un apprentissage qui utilise la minimisation de la fonction de coût de généralisation (PRESS) comme critère de choix. Les meilleurs résultats du projet sont sélectionnés les uns après les autres, et ©Neuro One leur applique cet algorithme.  
Les résultats sont stockés dans la même base de données de résultats que les premiers résultats d'apprentissage.  
 
Calculs de bootstrap
Le calcul de bootstrap effectue de nombreux apprentissages complémentaires sur la base d'apprentissage initiale bootstrappée. Une base bootstrappée compte le même nombre d'enregistrement que la base initiale, mais son contenu est obtenu par tirage avec remise sur cette même base initiale.  
les poids sont ré initialisés au début de chaque apprentissage aux valeurs obtenues par l'apprentissage initial.  
 
Bootstrap des résidus
Le calcul de bootstrap des résidus effectue de nombreux apprentissages complémentaires sur la base d'apprentissage initiale dans laquelle les résidus ont été bootstrappés. Une telle base compte le même nombre d'enregistrement que la base initiale, mais son contenu est obtenu par tirage avec remise des résidus, et application à la base initiale.  
les poids sont réinitialisés au début de chaque apprentissage aux valeurs obtenues par l'apprentissage initial.  
 
 
Une fois le choix de l'action fait, un dialogue apparaît pour demander le nombre de répliques de bootstraps que l'on veut calculer.  
 
Choisir le nombre de tirages, et cliquer sur OK.  
 
Attention  
1.Le calcul d'apprentissage étendu une optimisation de la fonction de coût de généralisation. Cette optimisation est faite par la méthode des différences finies, et fait donc appel à de nombreux calcul de cette fonction de coût de généralisation. Ce calcul peut donc être extrêmement long. Par ailleurs, l'utilisation de la méthode des différences finies rends ce calcul imprécis.  
2.Les calculs de bootstrap peuvent également être extrêmement longs. Cela dépends essentiellement du nombre de bases bootstrappées que l'on choisit.  
NETRAL - Neuro One 6