Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 - Histórico de revisão

Administrador em 19h34min de 14 de setembro de 2012

2012-09-14T19:34:58Z

Claudine: /* Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 */

2008-02-12T17:46:27Z

‎Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4

Claudine: /* Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 */

2008-02-11T19:09:25Z

‎Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4

Claudine: /* Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 */

2008-02-08T09:19:34Z

‎Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4

Claudine: /* Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 */

2008-02-07T16:54:16Z

‎Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4

Claudine: New page: ==== Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 ==== Para ajustar o número de neurônios e sinapses por neurônio do WNN, o conjunto de treino(-e-validação) foi dividido em...

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==== Experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4 ====

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.

{| border=1 align="center"
|+ <p align=justify>
Conjuntos de treino e validação.
PT denota a função para o cálculo dos pesos dos termos, que podem ser computados como a freqüência dos termos (''term frequency (TF)'') ou como a freqüência dos termos multiplicada pela freqüência inversa nos documentos (''inverse document frequency (TFIDF)''); CGD denota as classes gramaticais desconsideradas no ''lexicon''; PFS denota a frequência acima da qual a palavra não é incluída no ''lexicon''.
</p>

|- align="center"
| colspan=7 | '''Dados de Treino'''
| colspan=5 | '''Dados de Validação'''
| rowspan=2 | '''Revisão'''
'''do SCAE'''

|- align="center"
| '''Tabela'''
| '''Coluna'''
| '''Limites'''
| '''Dicionário'''
| '''PT'''
| '''CGD'''
| '''PFS'''
| '''Tabela'''
| '''Coluna'''
| '''Limites'''
| '''Nível'''
| '''PT'''

|- align="center"
| CNAE_110_SUBCLASSE
DADOS_VITORIA_SUB_110
| DESCRICAO_SUB
OBJETO_SOCIAL
| 0 a 1182
0 a 819
| subclasse
| TF
| art. prep.
| 10000
| DADOS_VITORIA_SUB_110
| OBJETO_SOCIAL
| 820 a 1639
| SUBCLASSE
| TF
| ?

|}

A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4.
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.

[[Imagem:Experiment 2.6.1.4.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4]]

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 A Figura 1 apresenta os resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4.
 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 geram melhor desempenho são ...
+Os parâmetros que geram melhor desempenho são 15x15 neurônios e 512 sinapses.
 [[Imagem:Experiment 2.6.1.4.jpg|frame|center|130px|Figura 1: Resultados dos experimentos de validação para o experimento 2.6.1.4]]

@@ Linha 7: / Linha 7: @@
 |+ <p align=justify>
 Conjuntos de treino e validação.
 </p>
 |- align="center"
-| colspan=7 | '''Dados de Treino'''
+| colspan=3 | '''Dados de Treino'''
-| colspan=5 | '''Dados de Validação'''
+| colspan=3 | '''Dados de Validação'''
 | rowspan=2 | '''Revisão'''
 '''do SCAE'''
@@ Linha 20: / Linha 19: @@
 | '''Coluna'''
 | '''Limites'''
 | '''Tabela'''
 | '''Coluna'''
 | '''Limites'''
 |- align="center"
@@ Linha 37: / Linha 30: @@
 | 0 a 1182
 a 819
 | DADOS_VITORIA_SUB_110
 | OBJETO_SOCIAL
 | 820 a 1639
-| SUBCLASSE
+| 283
 |}