java 分类器_java-使用Encog的神经网络分类器

我是机器学习的新手,并且正在开发一个Java应用程序,该程序使用其图像对对象进行分类.我有40个输入神经元和n个输出神经元(取决于训练数据的数量).我将Encog用作神经网络的框架.我能够成功训练数据,但是在测试网络时,它似乎无法正常运行.它无法正确分类对象.

这是用于训练的部分：

BasicNetwork network = new BasicNetwork();

network.addLayer(new BasicLayer(null,true,i));

network.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(),true,h));

network.addLayer(new BasicLayer(new ActivationSigmoid(),false,o));

network.getStructure().finalizeStructure();

network.reset();

// train the neural network

final Backpropagation train = new Backpropagation(network, trainingSet, lr, 0.3);

train.fixFlatSpot(false);

w = new SwingWorker(){

@Override

protected Object doInBackground() throws Exception {

// learn the training set

int epoch = 1;

do {

train.iteration();

//System.out.println("Epoch #" + epoch + " Error:" + train.getError());

epoch++;

} while(train.getError() > me && !isStop);

isStop = false;

return null;

}

};

w.execute();

和测试部分：

BasicNetwork network = (BasicNetwork) SerializeObject.load(new File("file/Weights.ser"));

MLData input = new BasicMLData(inputCount);

input.setData(in);

MLData output = network.compute(input);

for(int y = 0; y < output.size(); y++){

System.out.println(output.getData(y));

}

训练部分有问题吗？我确实希望有人以正确的方式指导我.