artificial-intelligence - 神经网络的正确性

Question

我已经问过其他 AI 人员这个问题，但我并没有真正得到让我满意的答案。

对于之前编写过人工神经网络的其他人，您如何测试其正确性？

我想，另一种说法是，如何调试神经网络背后的代码？

Answer 1

对于神经网络，通常发生的事情是您使用未经训练的神经网络，并使用给定的数据集对其进行训练，以便它以您期望的方式做出响应。这是交易;通常，您将其训练到一定的置信度以供输入。一般来说(同样，这只是一般情况；您的里程可能会有所不同)，您无法让神经网络始终提供正确的答案；相反，您得到的是 估价正确答案，在置信范围内。您可以通过训练网络的方式了解置信度范围。

问题是，如果您不能确定神经网络得出的结论是可验证的正确，为什么要使用神经网络？答案是，神经网络可以在线性时间内为某些类别的问题(特别是 NP-Complete 问题)得出高置信度的答案，而 NP-Complete 问题的可验证正确解决方案只能在多项式时间内得出。通俗地说，神经网络可以“解决”普通计算无法解决的问题；但你只能有一定百分比的信心，你有正确的答案。您可以通过训练方案确定信心，通常可以确保您至少有 99.9% 的信心。