神經網絡在訓練並保存到文件後如何測試？

Question

我已經使用一些來自互聯網的僞代碼訓練了一個深層信念神經網絡（由堆棧限制玻爾茲曼機器組成）。問題出在訓練後，即在調整重量後，我不清楚如何測試它。

我有一個輸入圖像和訓練有素的神經網絡。分類如何進行？我已將訓練有素的網絡保存到一個文件中。問題是我沒有徹底研究它背後的數學，因爲我需要儘快完成這個項目。此外，谷歌沒有提供任何明確的信息。

Answer 1

我已經訓練了一個使用網絡僞代碼的深層信念神經網絡（由堆棧受限玻爾茲曼機器組成）。

這意味着你已經「喂」了你的神經網絡，它包含一個圖像和與它相關的值，對吧？在分類情況下，此值可能爲0/1，如果是迴歸，則此值可能爲實數。

測試它意味着你必須僅僅用圖像「喂」你的神經網絡。在你的僞代碼中，應該有兩個函數：void train(Image input, float trainValue)和另一個float predict(Image input)。 （更改Image與您的情況相關的任何內容：vector,Matrix等...）

您能否給我們提供您的代碼（或者至少是僞代碼）？

Answer 2

一種常見的方法是在您可用的訓練數據的三分之二上訓練NN。剩下的三分之一用於測試訓練有素的網絡。培訓/測試數據的比例可以根據您的應用進行調整，但培訓和測試小組沒有偏見至關重要。您可以考慮將您的數據隨機分爲兩組，以確保您不會無意中引入偏差。