誤差の求め方

ネットワークの学習の度合を評価するための誤差の求め方を決めておく。 出力層の出力を$y$、教師信号を$\hat{y}$とする。誤差$er$は、

$$er = \left\vert \hat{y} - y \right\vert$$ (5.5)

とする。また、誤差を比較するために一周期毎の誤差の平均値$Er$を用いる。式では

$$Er = \left({\sum_{n=0}^{N-1}er_i} \right) / N$$ (5.6)

と表される。式中の$N$は一周期のデータ数で、$er_i$は一周期の中の$i$番目の教師信号で 学習したときの出力と教師信号の誤差である。