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编程问答

用神经网络分类响尾蛇和牛蛙

發布時間：2025/4/5 编程问答 25 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了用神经网络分类响尾蛇和牛蛙小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

（響尾蛇，牛蛙）---m*n*k---(1,0)(0,1)

使用imagenet2012作為訓練集，響尾蛇和牛蛙的編號分別是

n01641577? 牛蛙

n01755581? 菱紋響尾蛇

其中響尾蛇的類目有1300張圖片，有357個不同的尺寸，從最小的190*122到最大的2592*1944.牛蛙的類目也有1300張圖片，有353個不同的尺寸，從最小的160*140到最大的3631*2378.

這次實驗通過間隔取點的辦法把所有圖片化成9*9的。網絡結構是81*30*2，收斂誤差從0.5-1e-5，每個收斂誤差收斂199次，統計平均值。得到的數據表格為

f2[0]	f2[1]	迭代次數n	平均準確率p-ave	1-0	0-1	δ	耗時ms/次	耗時ms/199次	耗時 min/199	最大準確率p-max	迭代次數標準差	pave標準差
0.499856	0.500368	12.8392	0.500905	0.581859	0.41995	0.5	7.125628	1424	0.023733	0.585	12.1987	0.017398
0.45223	0.54761	2333.055	0.572286	0.734322	0.410251	0.4	66.42714	13231	0.220517	0.635	166.8128	0.027799
0.406588	0.593202	3493.337	0.570251	0.737638	0.402864	0.3	96.18593	19155	0.31925	0.62	496.4183	0.012787
0.189765	0.810438	9116.503	0.619849	0.707588	0.532111	0.2	240.6834	47912	0.798533	0.645	1009.382	0.009986
0.095075	0.904962	24174.82	0.616834	0.692412	0.541256	0.1	630.809	125548	2.092467	0.67	1588.063	0.014871
0.586382	0.41362	84284.72	0.639874	0.739749	0.54	0.01	2540.663	505604	8.426733	0.745	8935.965	0.039397
0.522566	0.477434	133438.8	0.672462	0.751407	0.593518	0.001	4429.563	881505	14.69175	0.795	14648.13	0.052046
0.537626	0.462374	134743.6	0.675302	0.753367	0.597236	9.00E-04	3502.317	696979	11.61632	0.785	15155.09	0.04705
0.547673	0.452327	138523.7	0.686332	0.746784	0.625879	8.00E-04	3734.352	743156	12.38593	0.79	15025.9	0.048819
0.532623	0.467377	140050	0.677638	0.752663	0.602613	7.00E-04	3753.905	747045	12.45075	0.79	13749.53	0.050594
0.467372	0.532628	143855.6	0.685754	0.745477	0.62603	6.00E-04	4257.513	847255	14.12092	0.775	14816.61	0.04742
0.46235	0.53765	145325.2	0.678819	0.734322	0.623317	5.00E-04	4180.899	832004	13.86673	0.79	15479.79	0.048183
0.472383	0.527617	149772.2	0.682839	0.742161	0.623518	4.00E-04	4143.905	824650	13.74417	0.805	15397.56	0.051851
0.497489	0.502511	155382	0.690653	0.73191	0.649397	3.00E-04	4035.06	802990	13.38317	0.8	14498.81	0.051099
0.467351	0.532649	163114.7	0.695226	0.725377	0.665075	2.00E-04	4234.965	842770	14.04617	0.795	16393.37	0.050934
0.462318	0.537682	175264.4	0.69598	0.73	0.66196	1.00E-04	4549.176	905301	15.08835	0.805	16058.85	0.049148
0.467343	0.532657	174908.7	0.69691	0.734774	0.659045	9.00E-05	6829.015	1358989	22.64982	0.805	15304.28	0.04569
0.512561	0.487439	176603.6	0.697487	0.732412	0.662563	8.00E-05	5235.824	1041937	17.36562	0.815	17926.46	0.048261
0.447243	0.552757	176013.8	0.695352	0.720101	0.670603	7.00E-05	4878.337	970799	16.17998	0.805	17344.58	0.048413
0.537685	0.462315	181601.5	0.700829	0.742412	0.659246	6.00E-05	5171.985	1029239	17.15398	0.835	16104.18	0.04764
0.517586	0.482413	182490.6	0.707563	0.723417	0.691709	5.00E-05	4972.347	989507	16.49178	0.82	17161.05	0.047921
0.452265	0.547735	186064.5	0.704724	0.732663	0.676784	4.00E-05	5129.176	1020713	17.01188	0.82	17381.29	0.04881
0.477388	0.522612	188700.9	0.701106	0.715678	0.686533	3.00E-05	7317.101	1456115	24.26858	0.83	16276.37	0.046154
0.482413	0.517587	195902.6	0.714824	0.731357	0.698291	2.00E-05	6687.141	1330751	22.17918	0.82	16645.72	0.050466
0.502513	0.497487	203179.3	0.713719	0.731357	0.69608	1.00E-05	5855.714	1165321	19.42202	0.805	16670.83	0.048464

采用的測試集是訓練集的前100張.

分類準確率隨著收斂誤差的減小逐漸變大。因為兩個測試集圖片一樣多所有平均分類準確率是兩個（1，0）位和（0，1）位的平均值

特別是對應所有的收斂誤差，響尾蛇的分類準確率都大于牛蛙的分類準確率

這意味著，長的像牛蛙的蛇要少于長的像蛇的牛蛙。

平均準確率p-ave	1-0	0-1	δ
0.713719	0.731357	0.69608	1.00E-05
	0.268643	0.30392		0.035276

比如δ=1e-5時，有26.8%的響尾蛇被分為牛蛙，而有30.3%的牛蛙被分為響尾蛇，二者的差值為3.52%。也就是錯誤圖片的凈流向是從牛蛙到響尾蛇

如果把錯誤的圖片理解為電子，這個反應中牛蛙就是還原劑，而響尾蛇就是氧化劑。牛蛙被響尾蛇氧化因此分類準確率下降，而響尾蛇得到了電子被牛蛙還原因此響尾蛇的分類準確率更高。

迭代次數隨著收斂誤差的減小變大，

N=-20212.192722825486*ln(δ)-14101.765588071983

0.9901172749541132?? ******? 決定系數 r**2

Pave=-0.009764557439965927*ln(δ)+0.6064900011024955

0.9144287290944044?? ******? 決定系數 r**2

在一定范圍內迭代次數N，分類準確率Pave和收斂誤差δ可以用這兩個數學關系去估算。

另外統計迭代次數的分布

在收斂誤差為1e-5時，事實上分布比較分散，簡并度并不高。將響尾蛇和牛蛙的分類理解為一個反應，則這個反應的能級較分散。

所以這個分類的過程有電子的流動，有能級，為什么不能作為一個反應來理解？

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用神经网络分类响尾蛇和牛蛙的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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