网络1323的分类行为

时间:2022-12-07 20:02:04

( A, B )---2*30*2---( 1, 0 )( 0, 1 )

用网络分类A和B,让A是(0,1)(1,1),让B是(1,0)(1,1)。测试集为(0,0)(0,1)(1,0)(1,1).记为网络1323.固定收敛误差统计迭代次数和分类准确率,得到表格

0

1

1

0

1b

1

1

1

1

1

k

k

1323

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

1-0

0-1

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

0.5176

0.4824

22571

0.5

0.6219

0.378141

9.00E-04

159.8392

31809

0.5276

0.4724

24721

0.5

0.6219

0.378141

8.00E-04

170.005

33835

0.5427

0.4573

27758

0.5

0.6319

0.36809

7.00E-04

191.0503

38024

0.4824

0.5176

31575

0.5

0.6156

0.384422

6.00E-04

217.397

43262

0.4724

0.5276

36922

0.5

0.6143

0.385678

5.00E-04

254.4975

50651

0.4874

0.5126

44775

0.5

0.6118

0.388191

4.00E-04

309.6482

61623

0.5075

0.4925

57318

0.5

0.6106

0.389447

3.00E-04

395.3065

78668

0.4975

0.5025

82248

0.5

0.6093

0.390704

2.00E-04

567.8643

113005

0.5025

0.4975

152389

0.5

0.6231

0.376884

1.00E-04

1078.126

214548

0.4523

0.5477

167918

0.5

0.608

0.39196

9.00E-05

1155.93

230032

0.4824

0.5176

187026

0.5

0.6168

0.383166

8.00E-05

1275.156

253760

网络1323的分类行为

两个位的分类准确率趋于稳定。统计当收敛误差为8e-5时的分类情况

A

100

B

A

4

B

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0

1

1

0

1

2

1

0

2

1

0

2

1

0

2

1

0

3

1

1

3

1

1

3

1

1

3

1

1

A

94

B

A

1

B

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0

1

1

0

1

2

1

0

2

1

0

2

1

0

2

1

0

3

1

1

3

1

1

3

1

1

3

1

1

100

13

02

4

01

23

94

013

2

1

1

023

有100次13被分类为A,02被分为B。4次01被分为A,23被分为B。94次013被分为A,2被分为B。1次1被分为A,023被分为B。

(0,0)和A,B两列的相似度都为0,50%,被分为A和B的概率应该是一致的,(0,0)有98次被分为A,有101次被分为B。二者比例接近1:1,这符合假设。

(1,1)和A,B两列的相似性也都是100%,50%。似乎被分为A和B的概率也应该是一致的。但(1,1)有194次被分为A,有5次被分为B。也就是(1,1)几乎全部被分给了A。

所以按照(0,0)对半分,(1,1)按照时序,先到全得的原则,这个网络的极限分类准确率应该是

PA=0.125+0.25+0.25=0.625

PB=0.25+0.125=0.375

做第二个网络,让A和B调换先后顺序,测试集不变再统计分类准确率和迭代次数,得到表格

1

0

0

1

1

1b

1

1

1

1

k

k

2313

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

1-0

0-1

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

0.51254

0.4875

22345.95

0.5

0.6143

0.385678

9.00E-04

160.92

32024

0.442303

0.5577

24753.1

0.5

0.6018

0.398241

8.00E-04

177.1

35242

0.5276

0.4724

27808.37

0.5

0.6294

0.370603

7.00E-04

196.98

39200

0.532624

0.4674

31530.85

0.5

0.6244

0.375628

6.00E-04

220.54

43887

0.457329

0.5427

36739.69

0.5

0.6018

0.398241

5.00E-04

257.52

51278

0.507532

0.4925

44551.18

0.5

0.6193

0.380653

4.00E-04

313.59

62404

0.537666

0.4623

57463.61

0.5

0.6344

0.365578

3.00E-04

401.4

79878

0.442234

0.5578

81846.52

0.5

0.6106

0.389447

2.00E-04

570

113430

A

100

B

A

1

B

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0

1

1

0

1

2

1

0

2

1

0

2

1

0

2

1

0

3

1

1

3

1

1

3

1

1

3

1

1

A

89

B

A

9

B

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

1

0

1

1

0

1

2

1

0

2

1

0

2

1

0

2

1

0

3

1

1

3

1

1

3

1

1

3

1

1

100

23

01

1

2

013

89

023

1

9

02

13

有100次23被分类为A,01被分为B。1次2被分为A,013被分为B。89次023被分为A,1被分为B。9次02被分为A,13被分为B。

00

98

101

11

189

10

因此有98次(0,0)被分为A,101次被分为B。(1,1)有189次被分为A,10次被分为B。(0,0)被对半分,(1,1)按照时序先到的全得,与假设一致。

1

0

0

1

1

1b

0

0

0

0

0

0

2010

f2[0]

f2[1]

迭代次数n

平均准确率p-ave

1-0

0-1

δ

耗时ms/次

耗时ms/199次

耗时 min/199

0.4975

0.5025

22658

0.5

0.5741

0.4259

9.00E-04

149.56

29762

0.496

0.4574

0.5426

24971

0.5

0.5842

0.4158

8.00E-04

162.87

32412

0.5402

0.5276

0.4724

27982

0.5

0.5678

0.4322

7.00E-04

182.14

36261

0.6044

0.4824

0.5176

31905

0.5

0.5854

0.4146

6.00E-04

205.76

40961

0.6827

0.5176

0.4824

37108

0.5

0.5704

0.4296

5.00E-04

238.67

47496

0.7916

与网络2010相比

00

161

38

4.2368

11

94

105

0.8952

这个网络中(1,1)的两列相似度是50%,0.而(1,1)没有时序优先现象,是对半分的。这个与网络1323的(0,0)相同,在1323中(0,0)的相似性也是50%,0.也被对半分。

而在网络2010中(0,0)的两列相似性为50%,100%,就存在时序现象。这和网络1323中的(1,1)一致,(1,1)在1323中的两列相似性也是50%,100%就存在时序现象。但区别是2010的(0,0)被按照4:1的比例分割,而1323中的(1,1)按照1:0的比例分割。