评估用Comp Graph dl4j构建的神经网络

Question

我正在尝试使用Deeplearning4J中的Computation Graph实现构建复杂的神经网络。我需要有多个输出，这就是为什么我不能使用通用的MultiLayerConfiguration。 但是，我的问题是，在这种情况下，我不知道如何评估我的模型，我想至少知道准确性。 有人在dl4j中使用过Comp Graphs吗？

Answer 1

首先是：大量人使用计算图。它们通常从我们现有的例子开始，并且倾向于主要用于seq2seq。

之类的东西

关于评估的问题，它在概念上与多层网络相同。您评估的方式可能是特定于任务的。如果您考虑评估发生的位置，它总是与输出层的任务（分类，回归，二进制分类......）联系在一起。在最常见的情况下，通常只有1个输出输出分类。在这种情况下，您可以使用它输出的第一个数组。 否则，对于多个输出......您必须定义您正在评估的内容。通常任务合并为1路径。

如果他们不这样做，您将有多个输出图层，您希望为每个输出执行评估对象。

计算图和多层网络都使用.output方法为您提供原始数组。这通常是您传递给eval.eval的内容。