Question

所以我对python和pybrain很新，但是我在网上找到了一个代码并在其上运行了我自己的数据。当我看到python shell时，我看到的是

Total error: 0.119794950183
Total error: 0.120078064472
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Total error: 0.12008456943
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Total error: 0.119745707444
Total error: 0.120065315199

1）总误差意味着什么以及它在做什么

这是代码

from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer

from pybrain.datasets            import ClassificationDataSet
from pybrain.utilities           import percentError
from pybrain.tools.shortcuts     import buildNetwork
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.structure.modules   import SoftmaxLayer

from pylab import ion, ioff, figure, draw, contourf, clf, show, hold, plot
from scipy import diag, arange, meshgrid, where
from numpy.random import multivariate_normal

ds = SupervisedDataSet(2,1)

tf = open('weather.csv','r')

for line in tf.readlines():
    try:
        data = [float(x) for x in line.strip().split(',') if x != '']
        indata =  tuple(data[:2])
        outdata = tuple(data[2:])
        ds.addSample(indata,outdata)
    except ValueError,e:
            print "error",e,"on line"

n = buildNetwork(ds.indim,8,8,ds.outdim,recurrent=True)
t = BackpropTrainer(n,learningrate=0.01,momentum=0.5,verbose=True)
t.trainOnDataset(ds,5000)
t.testOnData(verbose=True)

Answer 1

要回答您关于“它告诉我们什么”的问题：查看总错误可以让您对网络是否可以在训练时间更长的情况下做得更好。如果总错误从一次迭代到下一次迭代发生了很大变化，那么这将表明它还没有稳定到最终状态。可能值得看看这个链接：

http://pybrain.org/docs/api/supervised/trainers.html

在那里你会看到对trainEpochs和trainUntilConvergence的引用。您所看到的全部错误表明（虽然没有证明）您的网络已经融合到最终状态，并且通过额外的培训不会有太大改善。

总之，如果你看到的totalError在停止训练时看起来非常稳定，那么在你的情况下，你可能不必担心它。只需查看测试输出并确定您的网络是否正在为您的目的做好工作。

pybrain什么是总误差，它告诉我们什么

1 个答案: