R nnetHess 评估神经网络的 Hessian 矩阵

说明

评估指定神经网络的 Hessian(二阶导数矩阵)。通常通过参数 Hess=TRUE 到 nnet 或通过 vcov.multinom 调用。

用法

nnetHess(net, x, y, weights)

参数

net	nnet 返回的类 nnet 的对象。
x	训练数据。
y	训练数据的类。
weights	nnet 拟合中使用的(案例)权重。

值

根据网络中存储的权重计算的 Hessian 矩阵的对称方阵。

例子

# use half the iris data
ir <- rbind(iris3[,,1], iris3[,,2], iris3[,,3])
targets <- matrix(c(rep(c(1,0,0),50), rep(c(0,1,0),50), rep(c(0,0,1),50)),
150, 3, byrow=TRUE)
samp <- c(sample(1:50,25), sample(51:100,25), sample(101:150,25))
ir1 <- nnet(ir[samp,], targets[samp,], size=2, rang=0.1, decay=5e-4, maxit=200)
eigen(nnetHess(ir1, ir[samp,], targets[samp,]), TRUE)$values

参考

Ripley, B. D. (1996) Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge.

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.

也可以看看

nnet , predict.nnet