如何使用 NeuroLab 获得最终的神经网络错误？

Question

我已经知道如何用 NeuroLab 训练神经网络并得到每 X 轮的误差，但我想在训练网络后得到最终误差。

nn = nl.net.newff([[min_val, max_val]], [40, 26, 1])

# Gradient descent
nn.trainf = nl.train.train_gd

# Train the neural network
error_progress = nn.train(data, labels, epochs=6000, show=100, goal=0.0005)

# CODE TO GET THE ERROR AFTER TRAINING HERE
# final_error = ?

编辑：final_error 我的意思是 Error[=24= 的最终值] net.train 命令绘制的变量（仅错误，而不是完整的字符串，因为它以以下格式绘制）。

Epoch: 1700; Error: 0.0005184049;

Answer 1

好的，所以到目前为止我找到的最好的方法是保存错误进度，然后获取数组中的最后一项。

# Train the neural network
error_progress = net.train(data, labels, epochs=10000, show=100, goal=0.01)

# THIS IS THE LAST ERROR VALUE THE NET OUTPUTS
final_error = error_progress[-1]

如何使用 NeuroLab 获得最终的神经网络错误？

How to get final Neural Network error with NeuroLab?

python

artificial-intelligence

numpy

neural-network

neurolab