神经网络的准确率是怎么计算的?
其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解:1,期望输出[1 0 0 1],每个元素代表一个属性是否存在。
像着4个元素分别表示:是否肺炎,是否肝炎,是否肾炎,是否胆炎,1表示是,0表示不是。2,你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。
绝大部分是像[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]这样的输出,所以只要输出中的某个元素大于一定的值,例如0.7,我们就认为这个元素是1,即是有某种炎。
否则为0,所以你的[ 0.9968 0.0000 0.0001 0.9970]可以看成是[1,0,0,1],。
3,所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出(像上面说的),看调整后的输出和期望输出是否一致,一致的话算正确,不一致算错误。
4,用总量为n的检验样本对网络进行评价,输出调整后的输出,统计错误的个数,记为m。所以检验正确率可以定义为n/m。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
如何通过人工神经网络实现图像识别
人工神经网络(Artificial Neural Networks)(简称ANN)系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用写作猫。
尤其是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-Layer Feedforward Network)(简称BP 网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。
目标识别是模式识别领域的一项传统的课题,这是因为目标识别不是一个孤立的问题,而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题,并且在不同的课题中,由于具体的条件不同,解决的方法也不尽相同,因而目标识别的研究仍具