Mudanças entre as edições de "Experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4"
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A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4. | A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4. | ||
Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - ''one-error'') em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. | Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - ''one-error'') em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. | ||
| − | + | Os parâmetros que produzem melhor desempenho são: | |
| + | * 15x15 neurônios e 512 sinapses (69,15%) | ||
| + | * 13x13 neurônios e 1024 sinapses (68,78%) | ||
| + | * 8x8 neurônios e 1024 sinapses (68,05%) | ||
| + | * 15x15 neurônios e 1024 sinapses (68,05%) | ||
| + | * 14x14 neurônios e 512 sinapses (68,05%) | ||
| + | * 14x14 neurônios e 1024 sinapses (67,80%) | ||
| + | * 12x12 neurônios e 1024 sinapses (67,80%) | ||
| + | * 9x9 neurônios e 1024 sinapses (67,68%) | ||
| + | * 11x11 neurônios e 1024 sinapses (67,68%) | ||
| + | * 10x10 neurônios e 1024 sinapses (67,68%) | ||
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Edição das 12h54min de 8 de fevereiro de 2008
Experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4
Para ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônio do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em um conjunto de treino, usado para construir indutivamente o categorizador, e um conjunto de validação, usado para avaliar o desempenho do categorizador na série de experimentos para otimização de parâmetros. A tabela abaixo descreve os conjuntos de treino e validação.
| Dados de Treino | Dados de Validação | Revisão
do SCAE | ||||
| Tabela | Coluna | Limites | Tabela | Coluna | Limites | |
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_VITORIA_SUB_110 |
DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL |
0 a 1182
0 a 819 |
DADOS_VITORIA_SUB_110 | OBJETO_SOCIAL | 820 a 1639 | 283 |
A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4. Esse gráfico mostra o desempenho do classificador em termos de (1 - one-error) em função do número de neurônios e sinapses por neurônio. Os parâmetros que produzem melhor desempenho são:
- 15x15 neurônios e 512 sinapses (69,15%)
- 13x13 neurônios e 1024 sinapses (68,78%)
- 8x8 neurônios e 1024 sinapses (68,05%)
- 15x15 neurônios e 1024 sinapses (68,05%)
- 14x14 neurônios e 512 sinapses (68,05%)
- 14x14 neurônios e 1024 sinapses (67,80%)
- 12x12 neurônios e 1024 sinapses (67,80%)
- 9x9 neurônios e 1024 sinapses (67,68%)
- 11x11 neurônios e 1024 sinapses (67,68%)
- 10x10 neurônios e 1024 sinapses (67,68%)
