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$out$、教師信号を$teach$とする。誤差$er$は、

$$er = \left\vert teach - out \right\vert$$ (17)

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({(J\(Bsum_{n=0}^{N-1}er_i} \right) / N$$ (18)

と表される。式中の$N$は一周期のサンプリングデータ数で、$er_i$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。