模型参数中_classifierInput编码器字段的用途是什么？

Question

如果您查看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？看起来它只是镜像后面的编码器字段。

Answer 1

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学会预测（或“计算”）一个值，而不是将该值用作输入数据，我认为这就是您的工作方式。例如，你可能有训练数据，其中包括“答案”，但稍后会遗漏（这是很多ML比赛的工作方式）。