private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
this.Enabled = false;
// Тут просто тестирование новой выборки
// Создаём новую обучающую выборку
SamplesSet samples = new SamplesSet();
for (int i = 0; i < (int)TrainingSizeCounter.Value; i++)
{
samples.AddSample(generator.GenerateFigure());
}
double accuracy = net.TestOnDataSet(samples);
StatusLabel.Text = string.Format("Точность на тестовой выборке : {0,5:F2}%", accuracy * 100);
if (accuracy * 100 >= AccuracyCounter.Value)
{
StatusLabel.ForeColor = Color.Green;
}
else
{
StatusLabel.ForeColor = Color.Red;
}
this.Enabled = true;
}
private async Task <double> train_networkAsync(int training_size, int epoches, double acceptable_error, bool parallel = true)
{
// Выключаем всё ненужное
label1.Text = "Выполняется обучение...";
label1.ForeColor = Color.Red;
groupBox1.Enabled = false;
pictureBox1.Enabled = false;
trainOneButton.Enabled = false;
// Создаём новую обучающую выборку
SamplesSet samples = new SamplesSet();
for (int i = 0; i < training_size; i++)
{
samples.AddSample(generator.GenerateFigure());
}
// Обучение запускаем асинхронно, чтобы не блокировать форму
double f = await Task.Run(() => net.TrainOnDataSet(samples, epoches, acceptable_error, parallel));
label1.Text = "Щелкните на картинку для теста нового образа";
label1.ForeColor = Color.Green;
groupBox1.Enabled = true;
pictureBox1.Enabled = true;
trainOneButton.Enabled = true;
StatusLabel.Text = "Accuracy: " + f.ToString();
StatusLabel.ForeColor = Color.Green;
return(f);
}
public SamplesSet ConvertSet(string path)
{
SamplesSet set = new SamplesSet();
for (int i = 0; i < 300; i++)
{
for (int j = 0; j < 3000; j += 300)
{
if (i == 0 && j == 0)
{
continue;
}
Bitmap cur_img = new Bitmap(path + (i + j).ToString() + ".jpg");
set.AddSample(Convert(cur_img, (FigureType)(j / 300)));
}
}
return(set);
}
