【问题标题】:Fetchnig loss per iteration in MLPRegressorMLPRegressor 中每次迭代的 Fetchnig 损失
【发布时间】:2019-01-23 03:53:11
【问题描述】:

如何在 MLPRegressor 中获取每次迭代的所有损失,为了绘制收敛,我需要获取每次迭代的所有损失(损失历史)

像下面这样绘制收敛

【问题讨论】:

    标签: python python-3.x neural-network artificial-intelligence regression


    【解决方案1】:

    如果使用默认adam Solver方法,它存储在变量loss_curve_

    import pandas as pd
    pd.DataFrame(model.loss_curve_).plot() #or just plt.plot...
    

    model是指您的MLPRegressor实例名称..

    【讨论】:

    • 表示绘制的对象。现在它需要渲染吗? plt.show()可能做诀窍.. span>
    • 我刚刚在迭代28中丢失,我定义了迭代= 5000 span>
    猜你喜欢
    • 2019-01-09
    • 1970-01-01
    • 2020-11-18
    • 2019-06-20
    • 2019-02-01
    • 1970-01-01
    • 2018-05-05
    • 2022-12-21
    • 2021-01-18
    相关资源
    最近更新 更多