Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Bilgisayar bilimlerinde pek çok farklı alanda pekçok farklı hata olmasına karşılık bu yazının amacı yapay sinir ağlarının eğitimi sırasında hatanın nasıl hesaplandığını anlatmayı hedeflemektedir:
Gözetimli eğitim sırasında bir hata hesabı yapılırken iki farklı boyut düşünülmelidir. Bunlardan birincisi her sinir hücresini (nöron) bağlayan sinapsis için hesaplanan hata, diğeri ise sistemin tamamının hata miktarıdır.
Sistemin başarısı, sistemin tamamının hata oranına göre belirlenmektedir. Ancak sistemin bu başarılı durumu tutması her sinir hücresindeki durumu tutması demektir.
Hata hesabı yapılırken kullanılan terimlerden birisi de çıkış hatasıdır (output error). Bu terim ile ifade edilen, sistemin istenen sonuçtan ne kadar hatalı olduğudur. Yani sistemden beklenen bir çıktı (output) bulunmaktadır. Çıkış hatası ise sistemin bu çıktıdan ne kadar farklı olduğudur.
Çıkış hatasının kullanıldığı en önemli yerlerden birisi de Kare Ortalamalarının Kökü ( Root Mean Square ) formülüdür. Bu formüle girdi olan hata miktarları sistemin beklenen değerden ne kadar uzak olduğunu vermektedir. Her zaman pozitif değer üreten kare ortalamalarının kökü formülüne göre eğitimin ne kadar saptığı tespit edilebilir.