肾盂功能差

Question

我想知道我是做错了什么，还是结果真的那么差。假设最简单的NN示例如文档所示：

>>>net = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True)
>>> ds = Superviseddataset(2, 1)
>>> ds.addSample((0, 0), (0,))
>>> ds.addSample((0, 1), (1,))
>>> ds.addSample((1, 0), (1,))
>>> ds.addSample((1, 1), (0,))
>>> trainer = BackpropTrainer(net, ds)
>>> trainer.trainUntilConvergence()
>>> print net.activate((0,0))
>>> print net.activate((0, 1))
>>> print net.activate((1, 0))
>>> print net.activate((1, 1))

例如

>>> print net.activate((1,0))
[ 0.37855891]
>>> print net.activate((1,1))
[ 0.6592548]

应为0。我知道我可以很明显地绕圈，但我仍然希望网络对于这样一个简单的例子会更加精确。这里可以称之为“工作”，但我怀疑我遗漏了一些重要的东西，因为这是非常不可用的。。。

问题是，如果您将verbose=True设置为培训师，您可以看到非常小的错误（例如总错误：0.0532936260399）

我假设网络的错误率是5%，那么之后在激活功能中怎么会关闭这么多呢？

显然，我用pybrain来做更复杂的事情，但我也有同样的问题。我的测试样本中大约有50%是错误的，尽管网络上说错误大概是0.09左右。

有什么帮助吗？