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(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.
Podemos observar que os parâmetros ótimos são ?x? neurônios e ? sinapses.
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Os parâmetros que produzem melhor desempenho são:
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* 15x15 neurônios e 512 sinapses (69,15%)
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* 13x13 neurônios e 1024 sinapses (68,78%)
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* 8x8 neurônios e 1024 sinapses (68,05%)
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* 15x15 neurônios e 1024 sinapses (68,05%)
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* 14x14 neurônios e 512 sinapses (68,05%)
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* 14x14 neurônios e 1024 sinapses (67,80%)
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* 12x12 neurônios e 1024 sinapses (67,80%)
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* 9x9 neurônios e 1024 sinapses (67,68%)
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* 11x11 neurônios e 1024 sinapses (67,68%)
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* 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.

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%)


Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.2.4