插入符号：：序列：为mlpWeightDecay（RSNNS包）指定进一步的非调优参数

我在使用RSNNS包中的方法“mlpWeightDecay”的插入符号包指定学习速率时遇到问题。 “mlpWeightDecay”的调谐参数是大小和衰减

将尺寸常数保持在4并在c（0,0.0001,0.001,0.002）上调谐衰减的示例：

数据（iris）
TrainData看起来您可以在“…”中指定自己的learnFuncParams。插入符号检查您是否提供了自己的参数集，并且只覆盖learnFuncParams[3]（这是衰减）。它将使用您提供的learnFuncParams[1,2,4]

找到插入符号的一种非常方便的方法是键入getModelInfo（“mlpWeightDecay”），然后向上滚动到$mlpWeightDecay$fit部分。它显示了caret将如何调用真正的培训功能：

$mlpWeightDecay$fit
    if (any(names(theDots) == "learnFuncParams")) {
        prms <- theDots$learnFuncParams
        prms[3] <- param$decay
        warning("Over-riding weight decay value in the 'learnFuncParams' argument you passed in. Other values are retained")
    }

$mlpWeightDecay$fit
如果（任何（名称（点）=“learnFuncParams”））{
prms我也在努力解决这个问题。汉娜，你有没有发现？
fit1 <- train(TrainData, TrainClasses,
    method = "mlpWeightDecay",
    preProcess = c("center", "scale"),
    tuneGrid=expand.grid(.size = 4, .decay = c(0,0.0001, 0.001, 0.002)),
    trControl = trainControl(method = "cv"),
    learnFuncParams=c(0.4,0,0,0)
)

$mlpWeightDecay$fit
    if (any(names(theDots) == "learnFuncParams")) {
        prms <- theDots$learnFuncParams
        prms[3] <- param$decay
        warning("Over-riding weight decay value in the 'learnFuncParams' argument you passed in. Other values are retained")
    }