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编程问答

用二分类神经网络估算多分类神经网络迭代次数的经验公式

發布時間:2025/4/5 编程问答 60 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 用二分类神经网络估算多分类神经网络迭代次数的经验公式 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

神經網絡的迭代次數n和收斂誤差δ總能滿足關系式

一個多分類網絡的參數a至少大于對應二分類網絡的參數a的和,參數b的絕對值約等于對應多個二分類網絡b的絕對值的最大值

本文再次驗證這個關系式,這次用的13*13的圖片。

這次同樣統計了11個網絡,包括6個二分類網絡(0,1),(0,2),(0,3) ,(1,2) ,(1,3) ,(2,3),4個三分類網絡(0,1,2), (0,1,3), (0,2,3), (1,2,3)和1個4分類網絡(0,1,2,3).隱藏層節點數是30個,網絡結構為

統計了0.5到1e-5共25個收斂誤差,每個收斂誤差測量199次,計算迭代次數的平均值,參數設置方案

static double ret=0.1; //學習率

static double weix=1000;

在收斂誤差一致的前提下得到數據為

0*1

0*2

0*3

1*2

1*3

2*3

0*1*2

0*1*3

0*2*3

1*2*3

0*1*2*3

δ

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

迭代次數n

0.5

6.733668

6.432161

7.934673

8.105528

6.547739

7.467337

109.2663

109.0603

140.809

140

286.9347

0.4

92.45226

130.2613

136.5025

137.2563

134.5025

157.0101

307.6884

316.1558

371.1407

422.5025

650.7136

0.3

127.5427

172.8995

182.9749

173.9648

173.4171

201.2362

363.2161

386.794

430.4874

507.8995

761.2261

0.2

164.5779

206.1508

215.9698

207.4975

228.5477

247

486.7789

526.3317

545.0754

601.2111

953.6181

0.1

212.9347

238.7638

273.7688

288.1307

289.2462

302.5427

725.7286

750.8492

666.0804

782.4573

1395.291

0.01

492.3568

499.1156

554.3065

577.5578

482.9045

709.6884

1537.714

1534.779

1748.864

1838.754

3527.402

0.001

1749.422

1239.317

1380.513

1259.834

1394.201

1586.437

5503.407

5288.035

5229.523

6207.176

13372.29

9.00E-04

1780.794

1269.829

1397.392

1301.698

1470.759

1627.312

6156.075

5747.99

5879.628

7184.457

14574.46

8.00E-04

1821.508

1300.221

1427.181

1365.206

1533.668

1651.271

7151.367

6412.387

6693.231

8668.538

15870.73

7.00E-04

1899.854

1343.427

1506.97

1473.92

1610.92

1687.844

7645.467

7032.508

7704.322

9852.95

17837.65

6.00E-04

2079.211

1429.427

1609.658

1579.015

1821.266

1718.256

8192.618

7752.04

8268.915

11306.83

20169.53

5.00E-04

2311.196

1606.09

1732.824

1725.075

2135.714

1819.724

9627.784

9097.573

8758.709

13330.59

23113.58

4.00E-04

2782.191

1866.683

1938.271

1922.266

2507.186

2001.879

12197.05

11707.81

9768.915

15206.4

27319.71

3.00E-04

3527.92

2105.075

2160.06

2119.327

2915.271

2356.864

14151.15

14440.69

11423.27

19837.41

32116.34

2.00E-04

4940.513

2290.633

2726.658

3916.864

4277.864

3197.91

18573.44

16839.37

14609.41

27853.5

42627.17

1.00E-04

6286.261

2953.437

4698.231

5288.95

6137.719

6983.533

28370.97

30612.63

21892.46

42267.14

65067.37

9.00E-05

6798.804

3054.482

4973.291

5504.528

7110.623

7555.291

30314.35

32981.02

22845.19

44865.28

70412.39

8.00E-05

8178.804

3228.673

5308.236

6164.126

8411.477

9249.191

32905.06

35526.37

24426.3

47631.96

73361.66

7.00E-05

9112.482

3473.719

5719.261

7559.583

9241.116

11221.53

34837.63

38546.76

26047.61

51185.5

78739.91

6.00E-05

11061.05

3819.296

6124.709

9005.462

9889.945

12914.13

37407.02

42679.86

27660.34

54867.78

84971.76

5.00E-05

13265.71

4103.749

6718.025

9591.985

10255.71

15455.26

40785.15

47235.65

29441.82

58825.92

94605.2

4.00E-05

15076.91

4494.03

7403.312

10655.01

11230.55

17489.82

46504.49

52647.85

31827.34

65334.03

106320.3

3.00E-05

15231.33

4951.95

8844.97

11024.6

15005

19989.93

53708.39

60466.93

36090.11

77109.76

122205.8

2.00E-05

15480.19

5992.995

11193.69

12763.09

20777.64

22714.18

63942.11

72226.67

42875.96

90485.73

150295.9

1.00E-05

25031.74

9386.864

18406.62

16025.06

32662.04

27580.57

84369.78

93154.76

51661.85

124660

206286.5

擬合得到

0*1

32.47802450723911*δ**-0.5831015031864778

0.9686458706264336?? ******? 決定系數 r**2

0*2

51.30919270911507*δ**-0.44791865995565994

0.9886193583905813?? ******? 決定系數 r**2

0*3

47.886005223510566*δ**-0.4951534676480396

0.956391073533652?? ******? 決定系數 r**2

1*2

44.770770031148054*δ**-0.5161391642217052

0.9560196957829404?? ******? 決定系數 r**2

1*3

39.14550161580376*δ**-0.5559753593232657

0.9180999873192752?? ******? 決定系數 r**2

2*3

43.241682284703*δ**-0.5540998301120651

0.9002198444886652?? ******? 決定系數 r**2

a

計算值/實驗值

b

計算值/實驗值

13*13

0*1*2

144.2610575835931*δ**-0.5632352720039274

127

0.881944

0.58

1.035714

0.9851774619520932?? ******? 決定系數 r**2

0*1*3

141.49290439392576*δ**-0.5701088860390905

118

0.836879

0.58

1.017544

0.976530648984943?? ******? 決定系數 r**2

0*2*3

188.3901208060544*δ**-0.5060309899441509

141

0.75

0.55

1.1

0.9658468622014262?? ******? 決定系數 r**2

1*2*3

173.6071390053005*δ**-0.5788764903846232

126

0.728324

0.55

0.964912

0.9822308629582532?? ******? 決定系數 r**2

0*1*2*3

310.10754292910167*δ**-0.5713600303084961

256

0.825806

0.58

1.017544

0.9922829022306022?? ******? 決定系數 r**2

平均

0.8

1.02

如計算

計算得到a的值是實驗值的0.82,b的值是實驗值的1.01.

整體平均a的計算值是實驗值的0.8,b的計算值是實驗值的1.02.

11*11的網絡,a的計算值是實驗值的約0.78,b的計算值約為實驗值的0.98。

9*9的網絡,a的計算值是實驗值的約0.9,b的計算值是實驗值的約0.96。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用二分类神经网络估算多分类神经网络迭代次数的经验公式的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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