Что именно делают valid_size, f_stable, n_stable в настройке scikit-нейронной сети?
Я пытаюсь использовать scikit-neuralnetwork для решения проблемы регрессии. Я прочитал всю документацию, которую смог найти, но не совсем понимаю, что означают входные параметры n_stable, f_stable, и valid_size.
Если мы используем n_stable = 100, f_stable = .001 и valid_size = .1, значит ли это, что он [1] разделит сет на 90% тренировки; [2] сделать шаг (изменить параметры) с помощью градиентного спуска; [3] затем проверьте остальные 10% данных; [4] если этот тест mean_squared_error меньше 0,001, то эта итерация засчитывается в соответствии с квотой n_stable, равной 100 — да? Или что-то еще?
В более общем плане это связано с https://stackoverflow.com/questions/32957564/configuration-of-neural-network-for-regression-using-scikit-neuralnetwork
Спасибо!
