Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

Validatsion Data
) 

---

ma'lumotlari. Tekshirish(Nazorat) malumotlari majmuasi o’rgatishda 
qo'llanilmaydi. Operatsiyaning boshida o'qitish va nazorat majmualarida 
tarmoq xatolari bir xil bo'ladi. Tarmoq o'rgansa, o'rgatish xatosi kamayadi 
va o'rganish haqiqiy xato funktsiyasini kamaytirar ekan, tekshirish 
majmuasidagi xato ham kamayadi. Agar nazorat xatosi pasayishni 
to'xtatsa yoki hatto o'sishni boshlagan bo'lsa, bu o’qitishtni yakunlash 
kerakligini ko'rsatadi. Ushbu bosqichda to'xtash – 
Erta to'xtash
(
Early 
stopping
) deb ataladi. Shunday qilib, mos keladigan tarmoqni olishdan 
oldin turli xil tarmoqlar bilan bir qator tajribalar o'tkazish kerak. Bunday 
holda, xato funktsiyasining lokal minimumlariga duch kelmaslik uchun 
har bir tarmoq bir necha marta qayta o'qitilish kerak. Agar o'qitish va 
nazorat qilishning ketma-ket bosqichlari natijasida xatolik qabul qilib 
bo'lmaydigan darajada katta bo'lib qolsa, neyron tarmoq modelini 
o'zgartirish tavsiya etiladi (masalan, neyronlar sonini ko'paytirish orqali 
tarmoqni murakkablashtirish yoki boshqa turdagi neyron tarmog’idan 
foydalanish). Bunday vaziyatda yana bitta to'plamdan foydalanish tavsiya 
etiladi - kirish ma'lumotlaridan mustaqil namuna olgan Test ma'lumotlari 
(Test Data)
to'plamidan. Yakuniy model ushbu to'plamda sinovdan 
o'tkaziladi, bu esa natijalarning ishonchliligini tekshirish uchun 
qo'shimcha imkoniyat beradi. Shubhasiz, test to'plami o'z rolini bajarish 
uchun faqat bir marta ishlatilishi kerak. Agar u tarmoqni sozlash uchun 
foydalanilsa, aslida nazorat majmuasiga aylanadi. 
Validatsion Data
qarshisidagi katakchani belgilash (8.24-rasm) nazorat majmuasini va 
maqsadlarning mos vektorini (ehtimol, mashg'ulot paytidagi ma’lumotlar 
yordamida) o'rnatishga imkon beradi. 
Keyingi katakchani belgilash test to'plamini va uning uchun 
maqsadlar vektorini o'rnatish imkonini beradi. 
Tarmoqni o'qitish turli rejimlarda amalga oshirilishi mumkin. Shu 
munosabat bilan, NNTool-da o'quv funktsiyalarini ifodalovchi ikkita 
yorliq mavjud: avvalroq muhokama qilingan