Nel reservoir computing, un livello di lettura è lo stadio di uscita addestrato che converte gli stati interni mutevoli di un reservoir in un risultato, come una classificazione o una previsione. Il reservoir trasforma i dati in ingresso attraverso la propria dinamica; in genere viene addestrato solo il livello di lettura, spesso usando un modello relativamente semplice.
Questa suddivisione può rendere più semplice l’addestramento del reservoir computing, ma la qualità del livello di lettura dipende dagli stati che riceve e da quanto i dati di addestramento rappresentano gli input reali. Nelle applicazioni di sicurezza, un livello di lettura potrebbe classificare l’attività di rete o i segnali dei sensori. I difensori dovrebbero convalidarlo usando input vari e avversari, poiché input fuorvianti o cambiamenti nella distribuzione possono causare risultati errati. Il termine descrive un componente di apprendimento automatico, non un controllo di sicurezza di per sé.