Ann1dn. Backpropagation 인공 신경 네트워크 C ++
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ANN1DN은 고르지 않은 분포 메트릭을 사용하여 성능 추정을위한 유효성 검사 및 테스트 세트가있는 Backpropagation 인공 신경 네트워크 콘솔 응용 프로그램으로 개발되었습니다. 의료 데이터 분류 및 CV 라이브러리에 대한 연구 중에 개발되고 사용되는 백 프로로그 신경망 C ++ 라이브러리의 콘솔 기반 구현. 콘솔은 BackPropagation 교육 전에 트레인, 유효성 검사 및 테스트 세트에 대한 훈련 데이터를 교육 데이터를 지원합니다. 무작위 분리는 유효성 검사 및 테스트 부품에 대한 성능을 비교하는 대표적인 열차를 얻을 수 있습니다. 유효성 검사 세트는 해당 세트의 성능을 추정하여 과도한 피팅을 방지하는 데 유용합니다. BackPropagation 세션이 끝나면 유효성 검사 집합에서 최상의 성능을 가진 네트워크 구성을 모두 저장하고 마지막으로 훈련 EPOCH 구성을 수행합니다. 성능 추정을 위해 감도, 특이성, 양수 예측, 음수 예측 및 정확도 메트릭을 사용합니다. 콘솔 구현이 사용하기가 쉽고 GUI 응용 프로그램에서 마우스를 많이 클릭하면 사용자가 올바른 네트워크 토폴로지를 선택하기 위해 일괄 파일이있는 프로세스를 자동화 할 수 있으며 유효성 검사 및 테스트 세트의 최상의 성능 등을 선택할 수 있습니다.

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