Grüsse,
ich habe eine Idee, den Output eines NN
zu verbessern in dem man die Wahrscheinlichkeit auf seine Seite
holt.
Wenn ich ein NN mit Cross trainiere, 5
Sampels, dann will ich den Durchschnitt aus 4 Sampels bilden, und
zwar aus denen, die zueinander am nähersten liegen, oder anders
gesagt, will ich dass Samel heraus filtern, welches zu den anderen am
weitesten Abweicht.
Leider hat man auf die einzelnen
Outputs der 5 Sampels keinen Zugriff, aber da aus ihnen der
Durchschnitt gebildet wird, sind die Ergebnisse, im NN ja vorhanden.
Wäre es möglich, eine Funktion in INV zu integrieren, die
es ermöglicht, die Outputs getrennt zu verarbeiten?
Dass NN Thema scheint ja nicht gerade
in Mode zu sein, vielleicht würde diese oder andere
Erweiterungen das Thema wieder aus der Versenkung holen.
Da eine Formel manch mal mehr als
tausend Worte sagt, hier ist sie:
Global calc Mitte_1:
(Sample_2(O)
+
Sample_3(O)
+
Sample_4(O)) / 3;
Global calc Mitte_2:
(Sample_1(O)
+
Sample_3(O)
+
Sample_4(O)) / 3;
Global calc Mitte_3:
(Sample_1(O)
+
Sample_2(O)
+
Sample_4(O)) / 3;
Global calc Mitte_4:
(Sample_1(O)
+
Sample_2(O)
+
Sample_3(O)) / 3;
Global calc Abweichung_1: ABS( Mitte_1
- Sample_1(O) ) ;
Global calc Abweichung_2: ABS( Mitte_2
- Sample_2(O) ) ;
Global calc Abweichung_3: ABS( Mitte_3
- Sample_3(O) ) ;
Global calc Abweichung_4: ABS( Mitte_4
- Sample_4(O) ) ;
Global calc Netz:
If(Abweichung_1 > Abweichung_2
AND
Abweichung_1 > Abweichung_3
AND
Abweichung_1 > Abweichung_4,
Mitte_1,
If(Abweichung_2 > Abweichung_1
AND
Abweichung_2 > Abweichung_3
AND
Abweichung_2 > Abweichung_4,
Mitte_2,
If(Abweichung_3 > Abweichung_1
AND
Abweichung_3 > Abweichung_2
AND
Abweichung_3 > Abweichung_4,
Mitte_3,
Mitte_4)));
Gute Zeit!
lasa