在Scikit上训练时如何获取权重矩阵
在Scikit上训练时如何获取权重矩阵
提问于 2020-01-25 06:56:34
我正在使用Scikit训练一个MLPClassifier。假设我想在MNIST上训练5个时期，其中一个隐藏层由100个神经元组成。
如果我这样做"mlp = MLPClassifier(...)“然后“mlp.fit(训练，测试)”，然后我可以用"mlp.coefs_“获得训练好的权重。
但我想要的是在训练过程中每个时期后获得的权重矩阵序列。因此，如果我训练5个时期，我会想要一个大小为5的列表，其中包含权重矩阵的历史记录。
使用scikit可以做到这一点吗？或者我应该使用Keras？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-01-25 07:30:58
一种选择是用你想做的时期的一小部分来训练你的模型。
存储参数。
然后使用warm_start = True参数继续训练模型。你会一直这样做，直到你得到了你想要的总的时期数。
在sci-kit学习实现的上下文中，max_iter参数将是时期。此链接中引用了此链接。
https://stats.stackexchange.com/questions/284491/are-the-epochs-equivalent-to-the-iterations
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/59904720
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