提前停止和sklearn neural_network.MLPClassifier

Question

我正在使用sklearn.neural_network.MLPClassifier。我正在使用early_stopping功能，该功能使用验证拆分（默认情况下为10％的训练数据）评估每次迭代的性能。

但是，我的问题是多标签。根据API，验证使用子集准确性，这对于多标签问题非常苛刻。

是否可以定义用于验证的替代评分函数（理想情况下为mlogloss）？谢谢。

Answer 1

解决方案是使用sknn而不是使用MLP的sklearn实现。这允许使用添加我们自己的valid_set并指定loss函数。详情here。