すべてのトレーニング例の平均誤差を示す平均超平面を推定する必要があるニューラル ネットワークがあります。トレーニング例は一度にすべて表示されます。たとえば、変数が 1 つの関数がある場合、関数の平均値を示す線を見つける必要があります。私のアプリケーションでは、正確な平均は必要ありません。ヒューリスティックも必要です。
すべてのトレーニング例における各出力ニューロンの平均出力。どこ：
t_j' = sum_i_1_to_N (t_i_j)/N
トレーニング例の各出力ニューロンの平均出力 (上記で計算) と、各例の実際のターゲット出力との差の二乗和:
Avg Error = 1/2 * sum_i_1_to_N (sum_j_1_C (t_j' - t_i_j))^2)
Avg Errorこれはヒューリスティックですが、特定のトレーニング セットに対して定数を維持する方法も知りたいです。
この方法は有効ですか？固定トレーニング セットのニューラル ネットワークの平均 (種類) を見つけるより良い方法はありますか?