Reconocimiento de Objetos.

Prctica 2. Psicologa del pensamiento.

ngel Nevado

Backpropagation

Algoritmo para calcular los pesos de las conexiones entre capas de una red neuronal

Cada peso se modifica ligeramente en la direccin que minimiza el error de clasificacin.

Se llama backpropagation porque la cantidad en que se cambian los pesos se puede calcular trasladando el efecto de los cambios de los pesos en el error desde las capas superiores de la red hacia las capas inferiores

Redes de una sola capa tienen propiedades de clasificacin pobres

Ejecucin del software

Copia el fichero ReconocimientoObjetos.zip desde el campus virtual (grupo de prcticas) al escritorio

Descomprime la carpeta, entra en ella y ejecuta el fichero ObjectRecogntion

Creacin de clases

Dibuja con el ratn objetos y asgnalos al grupo de la izquierda o de la derecha con los botones de la parte de abajo de la pantalla.

Tras dibujar un objeto y asignarlo pincha en el botn clear, en la parte de debajo de la pantalla, para borrar la pantalla y poder dibujar uno nuevo.

Entrenamiento

Una vez creados los grupos, dale al botn de training para que la red calcule los pesos de las conexiones que permitan clasificar nuevos ejemplos de objetos/dibujos

Nota: Tiene que haber algo dibujado en la pantalla para que el botn training funciona

Mientras est entrenndose la red observa la evolucin del proceso y del error de clasificacin: barras progress y error arriba a la derecha.

Test

Tras el fin del entrenamiento se dibujan nuevos ejemplos y se pulsa test (arriba derecha) para ver en qu grupo quedan clasificados.

Nota: Es necesario dar dos veces al botn de test. El primer resultado es errneo.

Para evaluar cmo de bien clasifica la red cuenta el nmero de elementos clasificados correctamente y cmo de segura es la clasificacin (porcentaje asignado a la respuesta)

Preguntas

Para evaluar cmo de bien clasifica Cmo dependen los resultados de la clasificacin de:?

El nmero de elementos de cada clase

Cmo de diferentes son las clases

El nmero de iteraciones en el entrenamiento

Cmo esperaras que sea la clasificacin si asignamos aleatoriamente los elementos a las dos clases?. Comprubalo.