private const int SymbolLength = 784; //28x28 = 784
public double Validate(
ActivationNetwork network,
Frame <int, string> validation,
double[][] labels)
{
double[][] expected = new double[validation.RowKeys.Count()][];
double[][] actual = new double[validation.RowKeys.Count()][];
foreach (int key in validation.RowKeys)
{
// получаем ожидаемый символ
ObjectSeries <string> record = validation.Rows[key];
int expectedDigit = (int)record.Values.First();
double[] input = record.Values.Skip(1).Take(SymbolLength).Select(Convert.ToDouble).ToArray();
// передаем ссылку на нейросеть и закодированное изображение для проверки
PredictionInfoModel prediction = ValidateSingleFeature(network, input);
// сохраняем ожидаемый символ
expected[key] = new double[] { expectedDigit };
// сохраняем символ, определенный нейросетью
actual[key] = new double[] { prediction.Symbol };
}
// Находим и возвращаем квадратичную ошибку
return(new SquareLoss(expected)
{
Root = false, // не вычислять квадратный корень
Mean = false // не брать среднее арифметическое
}.Loss(actual));
}
public IEnumerable <PredictionInfoModel> BulkValidation(ActivationNetwork network, Frame <int, string> validation)
{
List <PredictionInfoModel> result = new List <PredictionInfoModel>(validation.RowKeys.Count());
foreach (int key in validation.RowKeys)
{
ObjectSeries <string> record = validation.Rows[key];
int expectedDigit = (int)record.Values.First();
double[] input = record.Values.Skip(1).Take(SymbolLength).Select(Convert.ToDouble).ToArray();
PredictionInfoModel predictionResult = ValidateSingleFeature(network, input);
predictionResult.ExpectedDigit = expectedDigit;
predictionResult.IsCorrect = predictionResult.Symbol == expectedDigit;
result.Add(predictionResult);
}
return(result);
}
