位失败意味着什么？

Question

我的神经网络有22个输入5184个值（两个数字值，图像转换为字节），我试图设置2个输出神经元，其值为0或1，如：

<input data line with 5184 values>
0 1
<input data line with 5184 values>
1 0
<input data line with 5184 values>
.
.
.

从培训结果：

Epochs            1. Current error: 0.3750000000. Bit fail 33.

这位失败了什么？ The documentation says：

  

失败位数;是指输出神经元的数量   差异超过了比特失败限制。

如果只有2个输出神经元，我怎么能有33个输出神经元失败？我想这个33可以来自总共44个输出（22个输入中的每个输出2个）。但文档并没有证实这一点。

Answer 1

号码＆＃33; 33＆＃39;是超出差异的金额＆＃39;在神经网络训练期间输出和预期目标输出之间。这简单地表示您的神经网络偏离了33位太多＆＃39;从期望的输出。请注意，它会对所有输出进行计数，并且还会提供当前的错误率，这对您来说是37.5％。根据文档，标准错误率容差为0.35，因此假设这样，在33 * 40 = 1320位输出中，对应于33位的错误位为2.5％。或者至少这些是我从这些文档页面中理解的内容。

您可能意外地有超过2个输出。 1320/22 = 60.