2
Интересно, есть ли способы измерить эффективность обучения в ANN.Как измерить эффективность обучения нейронной сети?
Спасибо за любые ответы.
A
ответ
3
Я предполагаю, что вы говорите о нейронной сети для классификации.
Разделите ваше обучение устанавливается в реальном обучающем наборе и наборе проверки с использованием одного из следующих методов:
- (к-кратный/оставить один выход) Cross-validation
- стратифицированной затяжка
- 0,632 самозагрузки
Измерение производительности ИНС с одним из этих показателей:
- скорость TP
- FP Скорость
- F-measure
- точность
- precision and recall
- ...
Для несбалансированных классов, я рекомендую прочитать this paper.
Для регрессии вам нужны другие показатели, например.
- среднеквадратическая ошибка
- средняя абсолютная ошибка
- R2
Смежные вопросы
- 1. Методология обучения нейронной сети
- 2. Метод обучения нейронной сети
- 3. обучения нейронной сети набор
- 4. Тестирование нейронной сети после обучения
- 5. torch7 ошибка обучения нейронной сети
- 6. как установить скорость обучения для обучения нейронной сети
- 7. Хранение памяти нейронной сети/машинного обучения
- 8. Обучение нейронной сети с помощью обучения усилению
- 9. Данные маркировки для обучения нейронной сети
- 10. Настройки нейронной сети для быстрого обучения
- 11. данные нейронной сети для обучения и тестирования
- 12. Ошибка нейронной сети с каждым примером обучения
- 13. Диапазон данных обучения для нейронной сети
- 14. Ответы нейронной сети гарантированы на данные обучения?
- 15. Наборы данных для обучения нейронной сети
- 16. Видео Аннотация для обучения нейронной сети
- 17. выбрать скорость обучения в нейронной сети
- 18. Функция аппроксимации нейронной сети
- 19. Encog - Как загрузить данные обучения для нейронной сети
- 20. Как установить целевой вектор для обучения изображений в нейронной сети?
- 21. Как отформатировать комплекты обучения/тестирования для нейронной сети Deep Belief
- 22. Выбор параметров нейронной сети
- 23. Выводы нейронной сети
- 24. Обучение нейронной сети Matlab
- 25. тренировка нейронной сети
- 26. Дизайн архитектуры нейронной сети
- 27. Параметр обучения в программной программе искусственной нейронной сети
- 28. Алгоритм обучения нейронной сети с высокой или ступенчатой функцией
- 29. Дельта правила нейронной сети обучения. Необходимое объяснение алгоритма
- 30. Поиск данных о погоде для обучения нейронной сети
не выглядит, как вы пытались даже Google этот – mkk
Google '' crossvalidation' и удерживать выход set' – mbatchkarov