Quanti neuroni di uscita ha la mia rete neurale?

Question

Ho una rete neurale con 22 ingressi di 5184 valori (due valori digitali, immagini convertiti in byte), e ho cercato di impostare 2 uscite con il valore 0 o 1, come:

<input data line with 5184 values> 
0 1 
<input data line with 5184 values> 
1 0 
<input data line with 5184 values> 
. 
. 
. 

E, quando faccio la formazione ottengo risultati come:

Epochs   1. Current error: 0.3750000000. Bit fail 33. 

Quindi, che cos'è questo bit fallire? The documentation says:

Numero di bit di errore; indica il numero di neuroni di uscita che differiscono più del limite di bit fail.

Ma come posso far fallire 33 neuroni di uscita, se ho solo 2 uscite?

--update

immagino questo potrebbe essere 33 da un totale di 44 uscite (2 da ciascuno dei 22 ingressi). Ma non c'è nulla nel documento per confermare questo ...

Answer 1

Il numero '33' è l'importo sopra la 'differenza' tra l'uscita e l'uscita prevista nell'allenamento della rete neurale. Ciò significa semplicemente che la rete neurale devia di 33 bit "troppo" rispetto all'output desiderato. Si noti che conta tutto l'output e fornisce anche un 'tasso di errore' corrente, che per voi è del 37,5%. La tolleranza del tasso di errore standard è 0,35 secondo la documentazione, quindi supponendo che si abbia il 2,5% di bit di errore troppo corrispondenti a 33 bit in un'uscita 33 * 40 = 1320 bit. O almeno questo è quello che capisco da queste pagine di documentazione.

È possibile che accidentalmente vi siano più di 2 uscite. 1320/22 = 60.