scikit-learn中多层Perceprton分类器中神经元的输出

Question

我目前正在研究sklearn的neural_network包的MLPClassifier。

我训练了分类器，它正在预测/运行良好。现在，为了可视化目的，我需要在训练后预测特定输入的类时，每层中神经元（节点）的输出值。

我读了api并且有一个属性 - coefs_，它返回网络的权重矩阵，但找不到任何会返回神经元输出的方法或属性。

因此，在文档中未提及，我认为不可能直接获取它。是否可以通过任何方式/调整来获得每层神经元的输出，或者任何直接的MLPC分类器可视化方法。

注意 - MLPClassifier目前在scikit-learn的稳定版本中不可用，仅为0.18 dev版本。

我正在使用Python 2.7和scikit-learn 0.18 dev版本。

Answer 1

如果你有输入，神经元的输出才有意义。它不是模型的固有部分。您使用权重获取输入的内积以获得“输出”。