Encog Neural-Netzwerk-Validierung/Testing

Question

I wie unten ein neuronales Netzwerk mit encog Bibliothek implementiert haben,

MLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(XOR_INPUT, XOR_IDEAL); 

    final Propagation train = new Backpropagation(network, trainingSet); 
    int epoch = 1; 
    do { 
     train.iteration(); 
     System.out.println("Epoch #" + epoch + 
       " Error:" + train.getError()); 
       epoch++; 

    } while (train.getError() < 0.009); 

    double e = network.calculateError(trainingSet); 
    System.out.println("Network trained to error :" + e); 
    System.out.println("Saving Network"); 


    EncogDirectoryPersistence.saveObject(new File(FILENAME), network); 
} 


public void loadAndEvaluate(){ 
    System.out.println("Loading Network"); 
    BasicNetwork network = (BasicNetwork) EncogDirectoryPersistence.loadObject(new File(FILENAME)); 

    BasicMLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(XOR_INPUT,XOR_IDEAL); 

    double e = network.calculateError(trainingSet); 

    System.out.println("Loaded network's error is (should be the same as above):" + e); 

} 

Das den Fehler ausgibt. Aber ich möchte dies mit benutzerdefinierten Daten testen und überprüfen, ob die Ausgabe für eine Reihe von Daten ist ein

Answer 1

Ich sehe, dass Sie eine der Persistenz Beispiel folgen. Um Ausgaben für einige Eingaben zu erhalten, verwenden Sie die Funktion "compute". Als Beispiel:

double[] output = new double[1]; 
    network.compute(new double[]{1.0, 1.0}, output); 
    System.out.println("Network output: " + output[0] + " (should be close to 0.0)"); 

Here's die Java-Benutzerhandbuch. Es ist sehr hilfreich.