PyBrain：在训练中获得特定于层的错误

Question

我正在使用PyBrain BackPropTrainer在具有多个输出层的递归网络上。我需要得到每个层的训练误差。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？你知道吗

我已经看过BackPropTrainer.train()但是对于整个网络，每个训练步骤，它只返回一个值。你知道吗

This question地址获取单个模块的激活值，但仅在训练之后。你知道吗

不知道从这里到哪里去。你知道吗

谢谢！你知道吗

Answer 1

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。你知道吗

如果确实有必要获得训练过程中产生的准确错误，可以将BackPropTrainer子类化，并修改train和\u calcDerivs函数以返回每个单元的错误。你知道吗