究竟是什么valid_size，f_stable，n_stable做scikit-neuralnetwork配件？
我正在尝试将scikit-neuralnetwork用于回归问题。我已经阅读了所有可以找到的文档，但是我不太了解n_stable, f_stable,和valid_size输入参数的含义。
如果我们使用n_stable = 100，f_stable = .001和valid_size = .1，这是否意味着[1]会将集合分成90％的训练；[2]使用梯度下降步骤（更改参数）；[3]然后测试其他10％的数据；[4]如果该测试的mean_squared_error小于.001，那么它将迭代计入n_stable的配额为100，是吗？或者是别的什么？
更一般而言，这与https://stackoverflow.com/questions/32957564/configuration-of-neural-network-for-regression-using-scikit-neuralnetwork相关
谢谢！
sknn github页面的维护者要求我将此发布为问题。在这里有一些解释https://github.com/aigamedev/scikit-neuralnetwork/issues/117
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