質問: 51となりました。(添付ファイル) rmseをデモと同等の22以下に抑えるにはどのような設定が必要になりますか?自分で試したことは、ニューラルネットのユニット数の変更 20,50,200,2000(フリーズ)、エポック数(200)の変更を試しました。計算には設定1つあたり15分ほどがかかってしまうので調整の勘を教えていただきたいです。
回答: もし学習の進行状況をみて rmse が大きく上下しているようであれば、initiallearnrate を下げてみてはいかがでしょう。 また、元データの readme.txt に train_fd001.txt は condition: one (sea level) train_fd002.txt は condition: six との記載があり、train_fd002.txt の方が難易度が高そうなデータになっています。もともとの例題ではデータ全体の平均値・分散でデータの正規化をしているので、そのまま複数の状態をもつ train_fd002.txt に使うと精度が出ないのかもしれません。同じようなデータを使っている別の例題 similarity-based remaining useful life estimation のようなモード別の正規化も有効かもしれません。