matlab - Matlab ニューラル ネットワークのテスト

Question

ニューラル ネットワークを作成しましたが、パフォーマンスは良好です。nprtool を使用すると、入力データとターゲット データを使用してネットワークをテストできます。これが私の質問です。提供されたターゲット データを使用してニューラル ネットワークをテストする目的は何ですか? ターゲット データが与えられていない場合、トレーニングされたニューラル ネットワークがどれだけうまく機能するかを知ることができるように、テストにはターゲット データが必要ではありませんか? 誰かがこれに応答することを願っています、ありがとう=）

Answer 1

私はよく知らないのですが、ニューラルネットワークに入力nprtoolデータを提供し、NNの出力データをターゲットデータと比較する（そしてそれに基づいてある種の成功率を計算する）と思います。

したがって、NNはターゲットデータを参照することはなく、パフォーマンスを測定するために使用されるだけです。

学校の練習帳の「先生版」のようなものです。生徒（つまりNN）は解決策を持っていませんが、彼女/彼の答えは教師（つまりnprtool）によってそれらと比較されます。（さて、先生はおそらく/うまくいけば主題を知っていますが、あなたは考えを理解します。）

Answer 2

「ターゲット」データは、ネットワークをトレーニングするための例として使用するtことが望ましいです。nprtool が行うことは、トレーニング セットを 3 つのグループ (トレーニング セット、検証セット、テスト セット) に分割することです。yy=net(x)

最初のものは、実際にネットワークを更新するために使用されます。

2 番目のものは、ネットのパフォーマンスを決定するために使用されます (注: このセットは、ネットワークを更新するために使用されることはありません): NN がエラーを「学習」するにつれて ( と の差としてt)net(x)検証セットが減少します。この傾向は最終的に止まるか、逆転することさえあります。この現象は「オーバーフィッティング」と呼ばれます。これは、NN がトレーニング セットを追跡し、一般化する能力を犠牲にしてトレーニング セットを「記憶」していることを意味します (つまり、目に見えないデータでうまく機能することを意味します)。 . したがって、この検証セットの目的は、NN が過学習を開始する前にいつトレーニングを停止するかを決定することです。これはあなたの質問に答えるはずです。

最後に、3 番目のセットは外部テスト用であり、トレーニング手順によってデータのセットをそのままにしておくためのものです。