Wie viele Ausgangsneuronen hat mein neuronales Netzwerk?

Question

Ich habe ein neuronales Netz mit 22 Eingängen von 5184 Werten (zweistellige Werte, Bilder, die auf Bytes umgewandelt), und ich versuchte, 2 Ausgänge mit dem Wert 0 oder 1 zu setzen, wie:

<input data line with 5184 values> 
0 1 
<input data line with 5184 values> 
1 0 
<input data line with 5184 values> 
. 
. 
. 

und als ich tun, um die Ausbildung, die ich bekommen Ergebnisse wie:

Epochs   1. Current error: 0.3750000000. Bit fail 33. 

Also, was ist nicht dieses Bit? The documentation says:

Die Anzahl der Fehlerbits; bedeutet die Anzahl der Ausgangsneuronen, die mehr als die Bitfehlergrenze unterscheiden.

Aber wie kann ich 33 Ausgabe Neuronen scheitern lassen, wenn ich nur 2 Ausgänge habe?

--update

Ich stelle mir dies 33 von insgesamt 44 Ausgänge (2 von jedem der 22 Eingänge) sein könnte. Aber es gibt nichts in der Dokumentation, um dies zu bestätigen ...

Answer 1

Die Zahl '33' ist die Menge über der 'Differenz' zwischen Ihrer Ausgabe und der erwarteten Zielausgabe während des Trainings des neuronalen Netzes. Dies bedeutet einfach, dass Ihr neuronales Netzwerk um 33 Bits zu viel von der gewünschten Ausgabe abweicht. Beachten Sie, dass es die gesamte Ausgabe zählt und auch eine aktuelle "Fehlerrate" ergibt, die für Sie bei 37,5% liegt. Die Standardfehlerratentoleranz beträgt gemäß der Dokumentation 0,35. Wenn Sie dies annehmen, haben Sie 2,5% zu viele Fehlerbits entsprechend 33 Bits in einem 33 * 40 = 1320-Bit-Ausgang. Zumindest verstehe ich das auf diesen Dokumentationsseiten.

Möglicherweise haben Sie versehentlich mehr als 2 Ausgänge. 1320/22 = 60.