Optimizacija dubine modela

Iz našeg iskustva, GMDH ima tendenciju pretreniranja koristi li se nepažljivo. Njegova svojstva generalizacija mogu biti vrlo osjetljiva, osobito na promjene u dubini modela (maxLayers parametar), čak i male. Zbog toga je ponuđen wrapper koji optimira dubinu mreže uz preostale parametre fiksne, koristeći n-fold crossvalidation interno, pod nazivom GmdhDepthSearch.

Preporučamo pokretanje GmdhDepthSearch sa maxLayers paremetrom njegovog unutrašnjeg Msc klasifikatora postavljenim na 0, što znači da će mreža rasti sve dok se dobrota najboljeg modela popravlja rastom. Međutim, postavljanje maxLayers na 0 kada se Msc koristi kao neumotan klasifikator može rezultirati prekompleksnim modelom sa lošom generalizacijom.

Ukoliko namjeravaš koristiti ovaj wrapper u nekoj vanjskoj krosvalidacijskoj petlji, provjeri ponovno jesu li razlozi za to opravdani - ugnježđene krosvalidacije mogu potrajati. Isto tako, budi svjestan (kvadratnog) povećanja vremena izvođenja prilikom korištenja GmdhDepthSearch sa unutarnjim Msc parametrom dataProvider postavljenim na CvHandler.