-1

我已经知道如何使用 NeuroLab 训练神经网络并在每 X 个 epoch 得到误差,但我想在训练网络后得到最终误差。

nn = nl.net.newff([[min_val, max_val]], [40, 26, 1])

# Gradient descent
nn.trainf = nl.train.train_gd

# Train the neural network
error_progress = nn.train(data, labels, epochs=6000, show=100, goal=0.0005)

# CODE TO GET THE ERROR AFTER TRAINING HERE
# final_error = ?

编辑:final_error我的意思是命令绘制的Error变量的最终值net.train(只有错误,而不是完整的字符串,因为它以以下格式绘制)。

Epoch: 1700; Error: 0.0005184049;

4

1 回答 1

0

好的,所以到目前为止我发现的最好方法是保存错误进度,然后获取数组中的最后一项。

# Train the neural network
error_progress = net.train(data, labels, epochs=10000, show=100, goal=0.01)

# THIS IS THE LAST ERROR VALUE THE NET OUTPUTS
final_error = error_progress[-1]
于 2018-05-05T15:03:25.210 回答