用重合图片去计算网络的峰值分类准确率
訓練集用mnist的0，1，2，3的前10張圖片，做3個二分類網絡
(0，1)---4*30*2---(1,0)(0,1)
(0，2)---4*30*2---(1,0)(0,1)
(0，3)---4*30*2---(1,0)(0,1)
用間隔取點的辦法把圖片化成2*2，測試集與訓練集相同。這10張圖片不斷的循環(huán)往復直到收斂，統(tǒng)計與收斂誤差對應的分類準確率，并比較。
第一組
(0，1)--- 4*30*2---(1,0)(0,1)
得到的數(shù)據(jù)
| 0--1 | 2*2 | 10 | 二值 | |||
| 迭代次數(shù)n | 平均準確率p-ave | 1-0 | 0-1 | δ | 耗時ms/次 | 耗時ms/199次 |
| 15.1256281 | 0.5159129 | 0.61809045 | 0.41373534 | 0.5 | 1.60301508 | 320 |
| 345.693467 | 0.5 | 0.91959799 | 0.08040201 | 0.48 | 4.92964824 | 983 |
| 494.346734 | 0.5 | 0.9798995 | 0.0201005 | 0.46 | 5.9798995 | 1190 |
| 590.256281 | 0.5 | 1 | 0 | 0.44 | 6.93467337 | 1386 |
| 643.894472 | 0.5 | 1 | 0 | 0.42 | 6.85427136 | 1364 |
| 695.452261 | 0.5 | 1 | 0 | 0.4 | 6.88442211 | 1370 |
| 733.984925 | 0.57035176 | 0.96482412 | 0.1758794 | 0.38 | 7.28140704 | 1455 |
| 767.904523 | 0.72110553 | 0.88944724 | 0.55276382 | 0.36 | 7.62311558 | 1517 |
| 801.01005 | 0.72222222 | 0.88888889 | 0.55555556 | 0.34 | 7.4120603 | 1480 |
| 830.497487 | 0.72222222 | 0.88888889 | 0.55555556 | 0.32 | 9.90452261 | 1972 |
| 859.80402 | 0.73562256 | 0.86208822 | 0.6091569 | 0.3 | 8.92964824 | 1777 |
| 885.130653 | 0.79480737 | 0.74371859 | 0.84589615 | 0.28 | 12.1105528 | 2410 |
| 912.809045 | 0.83277499 | 0.66778336 | 0.99776661 | 0.26 | 9.2361809 | 1838 |
| 943.201005 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.24 | 11.0854271 | 2206 |
| 964.547739 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.22 | 9.45226131 | 1881 |
| 998.286432 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.2 | 10.5477387 | 2099 |
| 1028.8593 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.18 | 10.1356784 | 2017 |
| 1056.53769 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.16 | 12.6180905 | 2511 |
| 1095.25126 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.14 | 10.8492462 | 2159 |
| 1140.74874 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.12 | 14.9748744 | 2980 |
| 1192.21608 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.1 | 16.5075377 | 3285 |
| 1251.46231 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.08 | 17.7085427 | 3524 |
| 1328.79899 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.06 | 16.9547739 | 3375 |
| 1452.26633 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.04 | 18.5276382 | 3687 |
| 1697.57286 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.02 | 20.5628141 | 4092 |
網絡的峰值分類準確率是5/6.其中0的分類準確率是2/3，1的分類準確率是1.
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | |
| ********* | |||||||||
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
觀察這組訓練集就會發(fā)現(xiàn)，0中有3張圖片和1中的圖片是重合的。兩張（0，0，1，1）和1張（0，0，0，1）。如果網絡認為（0，0，1，1）和（0，0，0，1）屬于1則，0就將有3張圖片分類錯誤，因此0的分類準確率就是2/3，而1的準確率就是1.因為測試集圖片數(shù)量相同，因此總的分類準確率就是0.5*2/3+0.5*1=5/6=0.8333333
第二組
(0，2)--- 4*30*2---(1,0)(0,1)
得到數(shù)據(jù)
| 0--2 | 2*2 | 10 | 二值 | 1.55555556 | ||
| 迭代次數(shù)n | 平均準確率p-ave | 1-0 | 0-1 | δ | 耗時ms/次 | 耗時ms/199次 |
| 15.7738693 | 0.51758794 | 0.58347292 | 0.45170296 | 0.5 | 1.10050251 | 219 |
| 414.522613 | 0.5 | 0.91457286 | 0.08542714 | 0.48 | 3.92462312 | 781 |
| 624.417085 | 0.5 | 0.9798995 | 0.0201005 | 0.46 | 5.49246231 | 1093 |
| 761.41206 | 0.5 | 1 | 0 | 0.44 | 6.1959799 | 1233 |
| 822.919598 | 0.49692909 | 0.98827471 | 0.00558347 | 0.42 | 6.67336683 | 1328 |
| 889.582915 | 0.61194863 | 0.66834171 | 0.55555556 | 0.4 | 7.06532663 | 1406 |
| 946.839196 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.38 | 7.84924623 | 1562 |
| 991.703518 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.36 | 11.3015075 | 2249 |
| 1036.29648 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.34 | 12.2361809 | 2435 |
| 1082.33668 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.32 | 9.95979899 | 1982 |
| 1122.76884 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.3 | 12.7135678 | 2530 |
| 1168.08543 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.28 | 9.18090452 | 1827 |
| 1203.45226 | 0.61111111 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.26 | 9.41708543 | 1874 |
| 1250.75879 | 0.61390285 | 0.66108319 | 0.5667225 | 0.24 | 9.88944724 | 1968 |
| 1293.81407 | 0.62339475 | 0.64209939 | 0.60469012 | 0.22 | 10.0452261 | 1999 |
| 1339.22111 | 0.64349525 | 0.60189838 | 0.68509213 | 0.2 | 10.4321608 | 2076 |
| 1397.56281 | 0.66275824 | 0.56337242 | 0.76214405 | 0.18 | 10.9095477 | 2171 |
| 1461.33166 | 0.66638749 | 0.5561139 | 0.77666108 | 0.16 | 11.2211055 | 2233 |
| 1527.54271 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.77777778 | 0.14 | 11.8442211 | 2357 |
| 1612.38693 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.77777778 | 0.12 | 12.4020101 | 2468 |
| 1720.38693 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.77777778 | 0.1 | 13.1809045 | 2623 |
| 1855.70352 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.77777778 | 0.08 | 14.201005 | 2826 |
| 2065.91457 | 0.66666667 | 0.55555556 | 0.77777778 | 0.06 | 15.6180905 | 3108 |
| 2442.73869 | 0.66610832 | 0.55834729 | 0.77386935 | 0.04 | 18.361809 | 3654 |
| 3209.05025 | 0.69235064 | 0.61976549 | 0.76493579 | 0.02 | 24.2512563 | 4826 |
| 4150.02513 | 0.71021776 | 0.61083194 | 0.80960357 | 0.01 | 31.0703518 | 6183 |
| 4486.68844 | 0.72724735 | 0.5985483 | 0.8559464 | 0.008 | 33.4271357 | 6652 |
| 4910.36683 | 0.75265215 | 0.5773311 | 0.9279732 | 0.006 | 36.1708543 | 7198 |
| 5627.47236 | 0.77079844 | 0.57621441 | 0.96538247 | 0.004 | 41.4321608 | 8245 |
| 7051.64322 | 0.82607482 | 0.65214964 | 1 | 0.002 | 51.4773869 | 10244 |
| 8681.41206 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 0.001 | 63.8693467 | 12710 |
| 9104.8191 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 9.00E-04 | 66.6984925 | 13273 |
| 9515.74372 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 8.00E-04 | 69.8341709 | 13897 |
| 9882.79899 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 7.00E-04 | 72.5075377 | 14429 |
| 10287.7538 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 6.00E-04 | 74.9346734 | 14912 |
| 10919.7437 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 5.00E-04 | 79.718593 | 15864 |
| 12153.0603 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 4.00E-04 | 88.5929648 | 17630 |
| 13265.804 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 3.00E-04 | 96.9045226 | 19284 |
| 16669.9749 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 2.00E-04 | 120.603015 | 24000 |
| 22233.1508 | 0.83333333 | 0.66666667 | 1 | 1.00E-04 | 161.005025 | 32040 |
0與2分類的峰值分類準確率也是5/6.觀察這組數(shù)據(jù)
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | |
| ********* |
|
| |||||||
| 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
0與2也有3張圖片是重合的，兩張（0，0，1，1）和1張（0，0，0，1）.因此1個分類準確率是2/3，另一個是1，峰值分類準確率和第一組相同。但是這一組當收斂誤差為0.001的時候才達到峰值，而第一組在收斂誤差為0.24的時候就已經達到了峰值，也就是第二組比第一組的分類準確率的變化率dp/dt要小的多。
單獨比較1和2的數(shù)據(jù)，1中只有兩張圖片（0，0，1，1）和1張（0，0，0，1），而2中除了這兩張圖片還有兩張不一樣的圖片（0，1，1，1）和（1，1，1，1），因此2的復雜度要大于1，因此0和2分類的難度大于0和1分類。因此在收斂誤差相同的情況下0與2的分類準確率要小于0和1的分類準確率。
第三組
(0，3)--- 4*30*2--(1,0)(0,1)
得到數(shù)據(jù)
| 0--3 | 2*2 | 10 | 二值 | |||
| 迭代次數(shù)n | 平均準確率p-ave | 1-0 | 0-1 | δ | 耗時ms/次 | 耗時ms/199次 |
| 13.9145729 | 0.51702959 | 0.5572306 | 0.47682859 | 0.5 | 1.0201005 | 203 |
| 253.839196 | 0.5 | 0.90452261 | 0.09547739 | 0.48 | 2.66834171 | 531 |
| 386.155779 | 0.5 | 0.95979899 | 0.04020101 | 0.46 | 3.6080402 | 718 |
| 460.633166 | 0.5 | 0.98492462 | 0.01507538 | 0.44 | 4 | 796 |
| 513.974874 | 0.5 | 1 | 0 | 0.42 | 4.24120603 | 859 |
| 549.01005 | 0.5 | 1 | 0 | 0.4 | 4.55276382 | 906 |
| 581.030151 | 0.83612507 | 0.90396427 | 0.76828587 | 0.38 | 4.70854271 | 937 |
| 607.894472 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.36 | 5.0201005 | 999 |
| 629.964824 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.34 | 5.10050251 | 1015 |
| 656.829146 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.88888889 | 0.32 | 5.33668342 | 1062 |
| 677.542714 | 0.89056393 | 0.88888889 | 0.89223897 | 0.3 | 5.57286432 | 1109 |
| 695.994975 | 0.89977666 | 0.88888889 | 0.91066443 | 0.28 | 5.5678392 | 1108 |
| 722.135678 | 0.91485204 | 0.88888889 | 0.94081519 | 0.26 | 5.80904523 | 1156 |
| 742.035176 | 0.93579006 | 0.88888889 | 0.98269123 | 0.24 | 5.8040201 | 1171 |
| 764.015075 | 0.94249023 | 0.88888889 | 0.99609157 | 0.22 | 6.04522613 | 1203 |
| 789.341709 | 0.94416527 | 0.88888889 | 0.99944165 | 0.2 | 6.35678392 | 1265 |
| 804.356784 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.18 | 6.35175879 | 1264 |
| 828.869347 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.16 | 6.59296482 | 1312 |
| 855.824121 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.14 | 6.82914573 | 1359 |
| 886.577889 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.12 | 7.06030151 | 1405 |
| 924.025126 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.1 | 7.3718593 | 1467 |
| 962.286432 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.08 | 7.61306533 | 1515 |
| 1013.84422 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.06 | 7.92964824 | 1578 |
| 1090.90955 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.04 | 8.47236181 | 1686 |
| 1230.38693 | 0.94444444 | 0.88888889 | 1 | 0.02 | 9.49246231 | 1889 |
觀察這10組數(shù)據(jù)
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
| 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
| 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | |
| ********* | |||||||||
| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | |
| 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
0和3有1張圖片是重合的（0，0，0，1），因此0的分類準確率是8/9，而3的分類準確率是1因此總的分類準確率是0.5*8/9+0.5*1=17/18=0.944
| 0--1 | 0--2 | 0--3 | |
| δ | 平均準確率p-ave | 平均準確率p-ave | 平均準確率p-ave |
| 0.5 | 0.5159129 | 0.51758794 | 0.51702959 |
| 0.48 | 0.5 | 0.5 | 0.5 |
| 0.46 | 0.5 | 0.5 | 0.5 |
| 0.44 | 0.5 | 0.5 | 0.5 |
| 0.42 | 0.5 | 0.49692909 | 0.5 |
| 0.4 | 0.5 | 0.61194863 | 0.5 |
| 0.38 | 0.57035176 | 0.61111111 | 0.83612507 |
| 0.36 | 0.72110553 | 0.61111111 | 0.88888889 |
| 0.34 | 0.72222222 | 0.61111111 | 0.88888889 |
| 0.32 | 0.72222222 | 0.61111111 | 0.88888889 |
| 0.3 | 0.73562256 | 0.61111111 | 0.89056393 |
| 0.28 | 0.79480737 | 0.61111111 | 0.89977666 |
| 0.26 | 0.83277499 | 0.61111111 | 0.91485204 |
| 0.24 | 0.83333333 | 0.61390285 | 0.93579006 |
| 0.22 | 0.83333333 | 0.62339475 | 0.94249023 |
| 0.2 | 0.83333333 | 0.64349525 | 0.94416527 |
| 0.18 | 0.83333333 | 0.66275824 | 0.94444444 |
| 0.16 | 0.83333333 | 0.66638749 | 0.94444444 |
| 0.14 | 0.83333333 | 0.66666667 | 0.94444444 |
| 0.12 | 0.83333333 | 0.66666667 | 0.94444444 |
| 0.1 | 0.83333333 | 0.66666667 | 0.94444444 |
| 0.08 | 0.83333333 | 0.66666667 | 0.94444444 |
| 0.06 | 0.83333333 | 0.66666667 | 0.94444444 |
| 0.04 | 0.83333333 | 0.66610832 | 0.94444444 |
| 0.02 | 0.83333333 | 0.69235064 | 0.94444444 |
| 0.001 | 0.83333333 | ||
當收斂誤差一致的情況下分類準確率3>1>2,峰值分類準確率3>1=2.因為2的訓練集復雜度大于1因此2的分類準確率變化率小于1，因此可以得出重合圖片越少，峰值分類準確率越大，分類準確率的變化率dp/dt越大。而訓練集的復雜度越大，分類準確率的變化率越小。或者至少分類準確率的變化率與重合圖片數(shù)量和訓練集的復雜度都有關系。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的用重合图片去计算网络的峰值分类准确率的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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