저는 인터넷에서 의사 코드를 사용하여 깊은 신념 신경 네트워크 (스택 된 제한된 볼츠만 컴퓨터로 구성됨)를 교육했습니다. 문제는 그것을 훈련 한 후에, 즉 가중치를 조정 한 후입니다. 어떻게 테스트하는지 명확하지 않습니다.신경 네트워크는 교육을 받고 파일로 저장 한 후 어떻게 테스트합니까?
나는 입력 이미지와 훈련 된 신경망을 가지고있다. 분류는 어떻게해야합니까? 훈련 된 네트워크를 파일에 저장했습니다. 문제는 최대한 빨리이 프로젝트를 수행해야하기 때문에 그 뒤에있는 수학을 철저히 연구하지 못했다는 것입니다. 또한 인터넷 검색은 명확한 정보를 제공하지 못했습니다.
필자는 그물에서 의사 코드를 사용하여 깊은 신념 신경 네트워크 (스택 된 제한된 볼츠만 컴퓨터로 구성됨)를 교육했습니다.
즉, 및 값과 연결된 쌍으로 뉴럴 네트워크에 "먹이를 먹었 음"을 의미합니다. 맞습니까? 이 값은 분류의 경우 0/1이거나 회귀의 경우 실수 일 수 있습니다.
테스트는 신경 네트워크에 이미지를 "공급"해야 함을 의미합니다. 의사 코드에서는 두 가지 기능, 즉 void train(Image input, float trainValue)과 다른 하나는 float predict(Image input)입니다. (Image을 귀하의 경우와 관련하여 변경하십시오 : vector, Matrix 등)
귀하의 코드 (또는 적어도 의사 코드)를 제공 할 수 있습니까?
일반적인 접근 방법 중 하나는 사용 가능한 교육 데이터의 2/3에 NN을 교육하는 것입니다. 나머지 세 번째는 훈련 된 네트워크를 테스트하는 데 사용됩니다. 교육/테스트 데이터의 비율은 애플리케이션을 충족시키기 위해 변경할 수 있지만 교육 및 테스트 그룹에는 편견이 없어야합니다. 실수로 바이어스를 도입하지 않도록 데이터를 두 세트로 무작위로 분할하는 것을 고려할 수 있습니다.