Predicciones en redes neuronales

Predicciones en redes neuronales

de Valentina Chagas Bas -
Número de respuestas: 4

Hola, en el practico 5 en predecir_clase_datos_sinteticos, no entiendo bien como hacer la prediccion. Yo supongo que es comparar la ultima salida, en este caso la salida de sigmoide con el umbral de 0.5 asi:

# Se hace la propagación hacia adelante de los datos de entrada X. Tener en cuenta que la

    # arquitectura utilizada en la red fue Afin --> Tanh --> Afin --> Sigmoide

    # Deben poder hacerse en dos líneas de código, o poco más.

    X1, cache1 = afin_activacion_forward(X, W1, b1, activacion='tanh')

    X2, cache2 = afin_activacion_forward(X1, W2, b2, activacion='sigmoide')


    # Se obtienen las predicciones. Si la salida es mayor que 0.5 se asigna la clase 1, de lo

    # contrario se asigna la clase 0.

    # Deben poder hacerse en una línea de código, o poco más.

    p = (X2>0.5)

Es correcto? Saludos

En respuesta a Valentina Chagas Bas

Re: Predicciones en redes neuronales

de Graciana Castro -
Hola Valentina!

Tené ojo porque haciendo esa asignación (p = (X2>0.5) estas asignando un solo valor y p es un vector que tiene para cada posición la etiqueta de salida. Estas bien rumbeada, hay que comparar X2 con 0.5, pero pensá en las dimensiones de p y como hacer para que te quede un vector de salida.

Saludos,
Graciana
En respuesta a Graciana Castro

Re: Predicciones en redes neuronales

de Valentina Chagas Bas -
Hola! No entiendo, si hago print de p tiene las dimensiones de X2. Saludos
En respuesta a Valentina Chagas Bas

Re: Predicciones en redes neuronales

de Guillermo Carbajal -
Hola Valentina, tu razonamiento es correcto y si las dimensiones de p son las correctas, no me queda claro cuál es el problema que estás teniendo.

Saludos,
Guillermo