训练输出中的神经网络模式不正确
Incorrect neural network schema in training output
我正在 Azure ML Studio 中训练模型，但我使用的 Net# 规范与训练输出中的 NET# 规范不匹配。
这是我的实验 -
这是我的 NN 参数 -
最后是 Hyperparams 输出中的 NET# 规范 -
它没有使用两个隐藏层，而且还使用了 sigmoid 而不是 ReLu。这是预期的行为吗？
谢谢！
一起使用自定义 NET# 和参数扫描时存在问题：它会切换到使用默认的完全连接的拓扑。
不幸的是，解决方法是分别为每个参数值训练模型。
-绳索
我正在 Azure ML Studio 中训练模型，但我使用的 Net# 规范与训练输出中的 NET# 规范不匹配。
这是我的实验 -
这是我的 NN 参数 -
最后是 Hyperparams 输出中的 NET# 规范 -
谢谢！
一起使用自定义 NET# 和参数扫描时存在问题：它会切换到使用默认的完全连接的拓扑。
不幸的是，解决方法是分别为每个参数值训练模型。
-绳索