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神经网络的准确率是怎么计算的?

发布时间:2019-06-19 02:23 来源:未知 编辑:admin

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  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。

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