フィードフォワード ニューラル ネットワーク用に、わずかに変更された非伝統的な設定がいくつかあります。これらの正確さを、現在専門的に使用されているものと比較したいと思います。このベンチマークとして使用できる特定のデータ セットまたはデータ セットの種類はありますか? つまり、「これこれのタスクに通常使用される ANN のスタイルは、このデータセットに対して 98% 正確です。」統計分析用に 2 つ、画像と音声認識用に 2 つなど、さまざまな機能があれば素晴らしいと思います。
基本的に、私がまとめた ANN と専門的に使用される ANN をさまざまなタスクで比較する方法はありますか? データやソフトウェアにお金を払うこともできますが、もちろん無料の方がいいでしょう。
CMU には、ニューラル ネットワークのベンチマークがいくつかあります。Neural Networks Benchmarks
Fast Artificial Neural Networks ライブラリ (FANN) には、広く使用されているいくつかのベンチマークがあります: FANN . ソース コード (バージョン 2.2.0) をダウンロードし、ディレクトリ データセットを確認します。形式は非常に単純です。トレーニング セット (x.train) とテスト セット (x.test) は常に存在します。ファイルの先頭には、インスタンスの数、入力の数、および出力の数があります。次の行は、最初のインスタンスの入力と最初のインスタンスの出力などです。ディレクトリに FANN を使用したサンプル プログラムがありますexamples。以前のバージョンの他のライブラリとの詳細な比較もあったと思います。
すべてではないにしても、FANN のベンチマークのほとんどは Proben1 によるものだと思います。詳細な説明と比較を含む Lutz Prechelt の論文があります。