API da Rede

Rede neural simples voltada para estudo de classificacao e regressao.

Constroi a rede e inicializa seus parametros.

avaliar(X, y)

Roda previsao e devolve metricas basicas do problema atual.

carregar_checkpoint(caminho)

Carrega um checkpoint completo salvo por salvar_checkpoint.

carregar_parametros(caminho)

Carrega os parametros salvos anteriormente com salvar_parametros.

contar_parametros()

Conta quantos parametros treinaveis a rede possui.

from_config(config) classmethod

Cria uma rede a partir de ModelConfig.

obter_estado_treinamento()

Retorna o estado completo necessario para retomar o treinamento.

obter_parametros()

Retorna uma copia dos parametros atuais da rede.

prever(X)

Executa apenas o forward e retorna probabilidades.

prever_classes(X, limiar=0.5, one_hot=False)

Converte probabilidades em classes.

resumir_modelo()

Retorna um resumo curto e legivel do modelo atual.

retomar_treinamento(X, y, epochs_adicionais, validacao_X=None, validacao_y=None, callbacks=None, verbose=None, **overrides)

Retoma o treinamento usando o ultimo checkpoint carregado ou salvo.

salvar_checkpoint(caminho)

Salva pesos, config, historicos e estado do otimizador para resume.

salvar_parametros(caminho)

Salva pesos, biases e metadados em um arquivo .npz.

treinar(X, y, epochs=1000, taxa_aprendizado=0.1, verbose=True, validacao_X=None, validacao_y=None, paciencia=None, min_delta=0.0, restaurar_melhores_pesos=True, batch_size=None, otimizador='sgd', embaralhar=True, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, l2_lambda=0.0, dropout=0.0, gradient_clip=None, callbacks=None, _epoca_inicial=0, _estado_otimizador_inicial=None, _historicos_iniciais=None)

Treina a rede usando batch completo ou mini-batches.

treinar_com_config(X, y, config, validacao_X=None, validacao_y=None)

Treina a rede usando um objeto TrainingConfig.