Нейронную

196 
Глава 2. Создаем нейронную сеть на Python

---

в качестве правильного ответа. Индекс этого узла, т.е. его позиция, со­
ответствует маркеру. Эта фраза просто означает, что первый элемент 
соответствует маркеру “ 0” , пятый — маркеру “ 4” и т.д. К счастью, су­
ществует удобная функция библиотеки numpy, которая находит среди 
элементов массива максимальное значение и сообщает его индекс. Это 
функция numpy.argmax (). Для получения более подробных сведений 
о ней можете посетить веб-страницу по следующему адресу:
https: / /docs. scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/ 
generated/numpy.argmax.html
Возврат этой функцией значения 0 означает, что правильным от­
ветом сеть считает “ 0” и т.д.
В последнем фрагменте кода полученный маркер сравнивается 
с известным корректным маркером. Если оба маркера одинаковы, 
в журнал записывается “ 1” , в противном случае — “ О” .
Кроме того, я включил в некоторых местах кода полезную команду 
print (), чтобы мы сами могли отслеживать правильные и предсказы­
ваемые значения. Ниже представлены результаты выполнения этого 
кода вместе с выведенными записями нашего рабочего журнала.
На этот раз не все у нас хорошо! Вы видите, что имеется несколько 
несовпадений. Последняя выведенная строка результатов показывает,
Набор рукописных цифр MNIST 
197

---

что из десяти тестовых записей правильно были распознаны 6. Таким 
образом, доля правильных результатов составила 60% . На самом деле 
это не так уж и плохо, если принять во внимание небольшой размер 
тренировочного набора, который мы использовали.
Дополним код фрагментом, который будет выводить относитель­
ную долю правильных ответов в виде дроби.
# рассчитать показатель эффективности в виде
# доли правильных ответов 
scorecard_array = numpy.asarray(scorecard)
print ("эффективность = ", scorecard_array.sum() /
^ scorecard_array.size)
Эта доля рассчитывается как количество всех записей в журна­
ле, содержащих “ 1” , деленное на общее количество записей (размер 
журнала). Вот каким получается результат.
Как и ожидалось, мы получили показатель эффективности сети, 
равный 0,6, или 60% .