Python PyBrain：在训练期间获得层特定错误
我正在使用PyBrain BackPropTrainer在一个具有多个输出层的复发网络上。我需要分别获得这些层的训练错误。我应该怎么做呢？也就是说，我应该扩展源代码本身，还是有一种方法可以做到这一点 然而，我已经看到，对于整个网络，每个训练步骤，它只返回一个值 用于获取单个模块的激活值，但仅在培训之后 不知道从这里到哪里转Python PyBrain：在训练期间获得层特定错误,python,neural-network,pybrain,Python,Neural Network,Pybrain,我正在使用PyBrain BackPropTrainer在一个具有多个输出层的复发网络上。我需要分别获得这些层的训练错误。我应该怎么做呢？也就是说，我应该扩展源代码本身，还是有一种方法可以做到这一点 然而，我已经看到，对于整个网络，每个训练步骤，它只返回一个值 用于获取单个模块的激活值，但仅在培训之后 不知道从这里到哪里转 谢谢 我不知道解决办法这么简单。只需在每个训练步骤后测试网络，并使用由此产生的激活值 如果确实需要获得训练期间产生的准确错误，可以将BackPropTrainer子类化，并修
谢谢 我不知道解决办法这么简单。只需在每个训练步骤后测试网络，并使用由此产生的激活值 如果确实需要获得训练期间产生的准确错误，可以将BackPropTrainer子类化，并修改train和_calcDerivs函数，以返回每个单元的错误