taralino

.test

Die Funktion NeuralNetwork.test(Y) erwartet folgende (verpflichtende) Argumente:

Argument	Datentyp	Hinweis
Y	Datenfeld	Liste von Objekten

Der Befehl testet ein neuronales Netz anhand der Testdaten Y. Dabei ist Y eine Liste von Objekten mit jeweils folgenden Variablen:

Variable	Datentyp	Hinweis
input	Datenfeld	Eingangssignal als Vektor
output	Datenfeld	Ausgangssignal als Vektor

Zurückgegeben wird schließlich die Anzahl der korrekt erkannten Testdaten (siehe Beispiel).

Wichtiger Hinweis: Die Funktion ist nur dann sinnvoll, falls es sich bei sämtlichen output-Vektoren um Einheitsvektoren handelt (also um Datenfelder, bei denen genau ein Eintrag 1 ist und alle anderen 0).

Beispiel

Im Beispiel werden sowohl Trainingsdaten als auch Testdaten definiert. Anschließend wird das neuronale Netz trainiert sowie getestet. Das Testergebnis wird entsprechend ausgegeben.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Trainingsdaten
var X = [
  {input:[0.3, 0.2, 0.5], output:[0,1]},
  {input:[0.8, 0.4, 1.0], output:[0,1]},
  {input:[0.5, 1.0, 0.2], output:[1,0]},
  {input:[0.2, 0.3, 0.0], output:[1,0]}
];

// Testdaten
var Y = [
  {input:[1.0, 0.8, 0.4], output:[1,0]},
  {input:[0.3, 0.4, 0.1], output:[0,1]},
  {input:[0.3, 0.3, 0.7], output:[0,1]},
  {input:[0.4, 0.0, 0.9], output:[1,0]},
  {input:[0.7, 0.6, 0.2], output:[1,0]}
];

// Trainieren
NeuralNetwork.init([3,6,2]);
NeuralNetwork.train(X, {iterations:100, batch_size:4});

// Testen
var m = NeuralNetwork.test(Y);

// Ausgabe
Console.print("Es wurden genau");
Console.print(m + " von " + Y.length);
Console.print("Testdaten korrekt erkannt.");

</script>
</body>
</html>

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