"testandmetest" - 1 õppematerjal

WinNN32 Ettekanne

 .pat ja .tst failid • Treeningandmetega treenitakse närvivõrk vajalikule tasemele ja testandmetega hinnatakse närvivõrgu kvaliteeti, kasutades selleks tavaliselt ruutkeskmise vea hinnangut. See hinnang algul tavaliselt väheneb õpetamise käigus, võib aga hakata uuesti kasvama üleõppimise korral.  Oma projekti 5. osa (ülesande realisatsioon õppiva süsteemiga) • Tekitame restorani täituvuse faili objektidega. • Treenime närvivõrgu. • Testime testandmetest võetud objektidega? Närvivõrgu treenimisel kasutatavaid parameetreid • RMS Error - root mean square error, ruutjuur vigade ruutude summa keskmisest. Selle abil hinnatakse õppimise taset. • Good Pats - piisavalt treenitud objektide protsent • Target err. - lubatav objekti viga treenimisel - kui viga on alla selle väärtuse, satub objekt treenitute nimekirja  Õppimise parameetrid • Input noise - sisendväärtustele lisatav juhuslik müra