Есть ли у кого-нибудь оценка количества поколений, которое нужно перебрать, прежде чем сделать вывод, что алгоритм NEAT не может достичь минимума?
Я запускаю NEAT на очень небольшом наборе данных о больных раком (около 5 тыс. строк). И после 5000 поколений индекс соответствия для прогнозирования индекса выживания не улучшается.
Есть ли у кого-нибудь опыт того, сколько поколений нужно попробовать, прежде чем вы сочтете это неэффективным для данной проблемы?
Есть пара других гиперпараметров, которые следует рассмотреть, прежде чем решить, что NEAT не может создать пригодную для использования нейронную сеть для вашей задачи. Вы должны будете убедиться, что ваше население также достаточно велико. Очевидно, что больший набор данных более полезен, но он ограничен. Наконец, такие изменения, как частота мутаций, параметры агрегации, функции активации и ваша фитнес-функция, будут влиять на процесс обучения для каждого генома. Не стесняйтесь PM, если вы хотите предложения по ним.
