4.9 Repetitórium č. 2
4.8.2 Problém inicializácie NN
4.8 Dôležité poznámky k návrhu FF NN

Obsah

4.8.3 Problém stanovenia veľkosti trénovacej vzorky

Na to, aby sme s dostatočnou presnosťou aproximovali zadanú funkciu, je veľmi vhodné mať dostatočne veľkú trénovaciu vzorku. Samozrejme, ide o prípady, keď si môžeme dovoliť mať veľkosť vzorky meraní takú, ako chceme, čo v praxi nie je vždy možné. Podľa  [5], ak chceme dosiahnúť $\frac{\epsilon}{2}$-vú presnosť, je potrebné uvažovať o veľkosti trénovacej množiny

$$n~\geq~\frac{32W}{\epsilon}ln(\frac{32m}{\epsilon})$$ (4.73)

kde $W$ je počet SV v NN a $m$ je celkový počet nerónov v NN. V podstate po zjednodučení predchádzajúceho vzťahu môžeme uvažovať o počte

$$n~>~\frac{W}{\epsilon}$$ (4.74)

V prípade, že je možné získať taký počet prvkov trénovacej vzorky, potom je vhodné v záujme efektívnosti činnosti NN a presnosti aproximácie skúsiť sa priblížiť týmto počtom trénovacej vzorky pre učebný proces.

CIG Homepage(E-mail us!)