im eine Antwort wie unten von fannWas ist der Zweck von Bit Fail in FANN?
Epochs 1. Current error: 0.2500066161. Bit fail 4.
Epochs 58. Current error: 0.0000930788. Bit fail 0.
haben, was Bit hier bedeutet das nicht?
von Dokumentation von FANN
Die Anzahl der Fail-Bits; bedeutet die Anzahl der Ausgangsneuronen, die sich mehr als die Bitfehlergrenze unterscheiden http://leenissen.dk/fann/html/files/fann_train-h.html#fann_get_bit_fail
Die Bitfehlergrenze ist die maximale Differenz zwischen dem erwarteten und dem tatsächlich ausgegebenen Neuronenwert, der zulässig ist. The default bit fail limit is 0.35. Wenn der Unterschied zwischen dem erwarteten und dem tatsächlichen Ausgangsneuronenwert größer als der Bitfehlergrenzwert ist, zählt dies als 1 Bitfehler. In der Beispielausgabe gaben Sie an, dass bei 58 Epochen alle Ausgangsneuronen tatsächliche Ausgaben nahe genug zu den erwarteten Ausgaben ergaben und daher das Bitfehler 0 war und das Training gestoppt wurde. Mit anderen Worten, alle Trainingsbeispiele lieferten Ergebnisse, die nahe genug an den erwarteten Ergebnissen lagen. Während der ersten Epoche ergaben 4 der Trainingsproben Ausgaben, die zu Bitfehlern führten.
Wenn der Ausgang entweder 0 oder 1 sein soll, sollte das Bit Fail Limit auf Null gesetzt werden? Ich bin auch verwirrt, wie das Bit-Fail-Limit mit "gewünschtem Fehler" arbeitet. – krasnaya
Ja ich habe das auch verwirrend gefunden und dachte, dass es vielleicht ein Fehler in 'Ruby-Fann' gewesen sein könnte.
Das FANN-Handbuch gibt an, dass es die Anzahl der Ausgabe-Neuronen ist, die fehlschlagen, aber nicht, dass es die Gesamtsumme der Anzahl der Ausgabe-Neuronen für die bereitgestellten Beispielmenge ist. Daher ist der Worst-Case-Fehler "Bit fail" ALLE Ausgabe-Neuronen, die für ALLE Beispiele fehlschlagen (über das angegebene Bit-Fail-Limit hinaus).
Was bedeutet es, wenn die Anzahl der Ausgangsneuronen unterschiedlich ist? Ich glaube nicht, dass ich das Konzept dahinter verstehe. kann jemand erklären oder zeigen, wo ich darüber lesen kann? – webnat0