我正在考虑为使用PyTorch实现的前馈神经网络实现一种超参数整定方法。我最初的模糊神经网络被命名为net,它使用一种带有epochs的小批量学习方法来实现:
#Parameters
batch_size = 50 #larger batch size leads to over fitting
num_epochs = 1000
learning_rate = 0.01 #was .01-AKA step size - The amount that the weights are updated during training
batch_no = len(x_train) // bat
当我运行以下代码时
input=[0 0; 0 1; 1 0; 1 1]; % OR example
input=transpose(input);
target=[0;1;1;1];
target=transpose(target);
net=newff(input,target,5,{'logsig','logsig'});
net=train(net,input,target);
result=sim(net,input);
% result is like th
我正在重新培训GPT2语言模型,并关注这个博客:
在这里,他们已经在GPT2上训练了一个网络,而我也在尝试重新创建一个网络。但是,我的数据集太大了(250 my ),所以我想继续每隔一段时间进行培训。换句话说,我想检查模型的训练。如果有任何帮助,或一段代码,我可以实现的检查点和继续培训,这将对我有很大帮助。谢谢。