Page 94 - 4703

продуктивності отриманої мережі і її помилки на даних, про
які "їй взагалі нічого невідомо". Хорошою мережею можна
вважати ту мережу, у якої помилка однаково мала на усіх
трьох підмножинах.
В результаті, кожна навчена і перевірена нейронна кон-
фігурація описується рядком в інформаційному полі діалого-
вого вікна. Найбільш важливими показниками тут є Profile -
Тип мережі, Train, Select, Test Performance - Продуктивність
мережі на навчальній, контрольній, тестовій множині і Train
Error, Select Error, Test Error - Помилки на навчаній, контро-
льній і тестовій множинах.
У випадку процедури класифікації продуктивність є
процент спостережень, що правильно класифікуються. У ре-
зультаті, повина бути відібрана мережа, з найкращою продук-
тивністю, в сенсі максимального відсотка правильно класифі-
кованих спостережень.
Після завершення процесу створення мереж автоматично
відкривається вікно SAAN - Results (рис.3.8), де в електронній
таблиці відображені характеристики 5 найкращих утриманих
мереж

94