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Cerebro によって作成されたデフォルトのモデル パラメータを見ると、次のエンコーダが表示されます。

{
  '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エンコーダ フィールドの目的は何ですか? その後に続くエンコーダーフィールドをミラーリングしているように見えます。

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これはclamodel.pyにあります：

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

CLA に値の予測 (または「計算」) を学習させたいが、その値を入力データとして使用したくない場合は、これがその方法だと思います。たとえば、「答え」を含むトレーニング データがあるかもしれませんが、これは後で失われます (これは多くの ML コンペティションのしくみです)。

于 2013-11-08T16:38:26.417 に答える