Интерпретация ответов сети

При интерпретации выходных сигналов сети необходимы аккуратность и порой изобретательность, ведь от этого истолкования зависят требования, которые мы предъявляем к работе НС. Удачная их формулировка может упростить обучение и повысить точность работы, неудачная — свести на нет предыдущие усилия.

Масштабирование является естественной операцией при обработке выходных сигналов. Стандартные (обезразмеренные) НС формируются так, чтобы их выходные сигналы лежали в интервалах

$[-1,1]$

(или

$[0,1]$

). Если нам нужно получить сигнал в интервале

$[a,b]$

, то нужно преобразовать выходной сигнал

$y\in [-1,1]$

$y = (a + b)/2 + (b - a)y/2.$

В задачах классификации наиболее распространено правило интерпретации "победитель забирает все": число нейронов равно числу классов, номер нейрона с максимальным сигналом интерпретируется как номер класса. К сожалению, если классов много, то этот наглядный метод является слишком расточительным, потребляет слишком много выходных нейронов.

Знаковая интерпретация требует только

$k=log_2m$

нейронов (

$m$

- число классов). Строится она так. Пусть

$y_1, \ldots, y_k$

- совокупность выходных сигналов нейронов. Заменим в этой последовательности положительные числа единицами, а отрицательные - нулями. Полученную последовательность нулей и единиц рассматриваем как номер класса в двоичной записи.

Порядковая интерпретация является еще более емкой, чем знаковая. В ней с помощью

$k$