3. Результат выполнения программы
4. Результаты исследования работы программы
Таблица 1.
Таблица с результатами работы персептрона (среднее за 10 запусков)
Число тренировок |
Процент ложных срабатываний |
||
«идеальные» изображения |
два «зашумленных изображения» |
одно идеальное и два «зашумленных» изображения |
|
5 |
0 |
13,57 |
13,80 |
10 |
0 |
10,71 |
4,28 |
50 |
0 |
13,57 |
10,95 |
100 |
0 |
17,14 |
8,09 |
1 000 |
0 |
12,14 |
9,52 |
10 000 |
0 |
12,85 |
8,57 |
100 000 |
0 |
12,85 |
6,19 |
Заключение
Проанализировав результаты работы программы, можно сделать вывод, что:
1) Во всех тестовых вариантах идеальные изображения распознаются без ошибок (0 % ложных срабатываний), что подтверждает, что шаблоны корректно заданы и модель способна точно идентифицировать идеальные образы.
2) При использовании двух зашумлённых вариантов наблюдаются ложные срабатывания, процент которых варьируется от 10,71 % (при 10 тренировках) до 17,14 % (при 100 тренировках). Эти значения указывают на относительную чувствительность модели к шуму, при этом изменение числа тренировок не приводит к стабильному снижению ошибок в этом тесте.
3) При одновременной проверке идеальных и шумовых образов процент ложных срабатываний колеблется от 4,28 % до 13,80 %. Низкий процент ошибок (4,28 % при 10 тренировках) демонстрирует, что модель способна правильно распознавать идеальный образ даже при наличии шума, однако при некоторых значениях тренировок (например, 13,80 % при 5 тренировках) шум оказывает заметное негативное влияние на результат.
Санкт Петербург
2025