ความผิดพลาดบวกขนาดเล็ก
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
การประมาณและความลึก · ศึกษาความผิดพลาดในการประมาณและขนาดเครือข่ายภายใต้เงื่อนไข
โครงการมีข้อมูลและพารามิเตอร์จำนวนจำกัด ชุดทดสอบไม่ยืนยันขอบเขตประชากรหรือพิสูจน์ทฤษฎีบท
พิจารณาแนวคิดนี้ร่วมกับโครงการ สมมติฐานของต้นฉบับอาจต่างกัน ข้อมูลชุดนี้ไม่พิสูจน์ทฤษฎีบท
ข้อมูลเข้า: 12 × 2; ประเมินชุดทดสอบ: 102 · #58 · 40.6 มม., 193 มม.. คำตอบที่ทราบ: อาเดลี; ค่าทำนาย: อาเดลี · [≈0.7383, ≈0.2444, ≈0.01737].
ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 3.2 ส่วนตรงง่าย ๆ กับหลายชั้น
เงื่อนไข ε ∈ (0,1/2) กำหนดให้ ε เป็นบวกและน้อยกว่าครึ่งอย่างเคร่งครัด
ค่าความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ของการประมาณควบคุมความผิดพลาดที่ต้องการ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างประกอบ · ตัวอย่างตรวจสอบค่าความคลาดเคลื่อนหนึ่งค่าที่เป็นไปได้ ไม่ได้สร้างการประมาณ
สัญลักษณ์
- ค่าความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับได้ซึ่งเป็นจำนวนจริงใน (0,1/2)
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
epsilon=0.25
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { epsilon, valid: epsilon > 0 && epsilon < 0.5 }
ส่งกลับ
epsilon- 0.25
valid- จริง
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
ค่าตัวเลขสร้างขึ้น ตัวอย่างตรวจสอบค่าความคลาดเคลื่อนหนึ่งค่าที่เป็นไปได้ ไม่ได้สร้างการประมาณ
แหล่งอ้างอิง: สัญกรณ์ในข้อความ