Discusión sobre el artículo "Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking"
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Artículo publicado Neuroredes profundas (Parte VII). Conjunto de neuroredes: stacking:
Continuamos construyendo conjuntos. Ahora vamos a añadir al conjunto bagging creado anteriormente un combinador entrenable: una red neuronal profunda. Una red neuronal combina las mejores 7 salidas del conjunto después de la poda. La segunda recibe en la entrada las 500 salidas del conjunto, las poda y las combina. Construiremos las redes neuronales con la ayuda del paquete keras/TensorFlow de Python. Veremos brevemente las posibilidades del paquete. Y finalmente, realizaremos la simulación y compararemos la calidad de la clasificación de los conjuntos bagging y stacking.
Construimos la historia del entrenamiento:
Fig. 11. Historia del entrenamiento de la red neuronal DNN500
Para mejorar la calidad de la clasificación, podemos modificar multitud de hiperparámetros: el método de inicialización de las neuronas, la regularización de la activación de las neuronas y sus pesos, etc. Los resultados obtenidos con parámetros casi intuitivos muestran una calidad prometedora, pero sus limitaciones dejan un mal sabor de boca. Sin optimización, no hemos logrado que Accuracy supere 0.82. La conclusión es que necesitamos optimizar los hiperparámetros de la red neuronal. En las anteriores partes, hemos experimentado con la optimización bayesiana. Creemos que también es aplicable aquí, pero se trata de un tema aparte, y bastante complejo.
Autor: Vladimir Perervenko