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如果您查看由 Cerebro 创建的默认模型参数,您会看到以下编码器:

{
  'encoders': {
    '_classifierInput': {
      'classifierOnly': True,
      'clipInput': True,
      'fieldname': u'f',
      'n': 100,
      'name': '_classifierInput',
      'type': 'AdaptiveScalarEncoder',
      'w': 21
    },
    u'f': {
      'clipInput': True,
      'fieldname': u'f',
      'n': 100,
      'name': u'f',
      'type': 'AdaptiveScalarEncoder',
      'w': 21
    }
  }
}

_classifierInput编码器字段的用途是什么?看起来它只是反映了它之后的编码器字段。

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1 回答 1

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这是在 clamodel.py 中:

def _getClassifierOnlyEncoder(self):
  """
  Returns:  sensor region's encoder that is sent only to the classifier,
            not to the bottom of the network
  """
  return  self._getSensorRegion().getSelf().disabledEncoder

如果您希望 CLA 学习预测(或“计算”)一个值,但不将该值用作输入数据,我认为您就是这样做的。例如,您可能有包含“答案”的训练数据,但稍后会丢失(这就是许多 ML 比赛的工作方式)。

于 2013-11-08T16:38:26.417 回答