PyBrain培訓多輸出模塊

Question

我想訓練網絡與多輸出層。

in->hidden->out 1 
      ->out 2 

這可能嗎？如果是的話，我如何設置數據集和培訓師來完成培訓。

Answer 1

號可以有多個隱藏層，就像在此

- >隱藏1 - >隱藏2 - >出

或者，也可以有多個輸出神經元（在單個輸出層） 。

從技術上講，你可以設置的神經元和層的任何安排，但是你喜歡它們連接起來，並打電話給他們任何你想要的，但上面是這樣做的一般方法。

Answer 2

這將是你作爲程序員更多的工作，但如果你想有兩個不同的輸出，你總是可以串連你的輸出到一個載體，用其作爲輸出網絡。

in --> hidden --> concatenate([out1, out2]) 

阿這種方法的可能顯著缺點是，如果兩個輸出是不同的尺度，那麼級聯會扭曲誤差度量使用對網絡進行訓練。

但是，如果你能使用兩個獨立的輸出，那麼你仍然需要解決這個問題，可能是由某種方式加權您使用兩個誤差指標。

這個問題潛在的解決方案可以包括使得它們在一個共同的尺度存在定義自定義誤差度量（例如，通過使用加權平方誤差或加權交叉熵的變體）和/或標準化的兩個輸出數據集。

Answer 3

當你正在調查，以有幾個使用SoftMax地區分裂您的輸出，你可以使用PyBrain提供PartialSoftmaxLayer。

注意，它被限制在相同長度的片，但如果你需要自定義輸出層的代碼可以激勵你：

https://github.com/pybrain/pybrain/blob/master/pybrain/structure/modules/softmax.py