Интерпретация ответов сети
При интерпретации выходных сигналов сети необходимы аккуратность и порой изобретательность, ведь от этого истолкования зависят требования, которые мы предъявляем к работе НС. Удачная их формулировка может упростить обучение и повысить точность работы, неудачная — свести на нет предыдущие усилия.
Масштабирование является естественной операцией при обработке выходных сигналов. Стандартные (обезразмеренные) НС формируются так, чтобы их выходные сигналы лежали в интервалах
(или ). Если нам нужно получить сигнал в интервале , то нужно преобразовать выходной сигнал :В задачах классификации наиболее распространено правило интерпретации "победитель забирает все": число нейронов равно числу классов, номер нейрона с максимальным сигналом интерпретируется как номер класса. К сожалению, если классов много, то этот наглядный метод является слишком расточительным, потребляет слишком много выходных нейронов.
Знаковая интерпретация требует только
нейронов ( - число классов). Строится она так. Пусть - совокупность выходных сигналов нейронов. Заменим в этой последовательности положительные числа единицами, а отрицательные - нулями. Полученную последовательность нулей и единиц рассматриваем как номер класса в двоичной записи.Порядковая интерпретация является еще более емкой, чем знаковая. В ней с помощью
нейронов можно описать принадлежность кклассам (а не
как для знаковой). Пусть - выходные сигналы. Проведем их сортировку и обозначим через номер -го сигнала после сортировки (1 соответствует наименьшему сигналу,- наибольшему). Перестановку
рассмотрим как слово, кодирующее номер класса. Всего возможно перестановок. Этим интерпретатором можно пользоваться, если характерная ошибка выходного сигнала меньше . Даже при получаем реализуемые требования к точности и богатые возможности (10! классов).