咕噜。。。曾经有人说过水区（殴）嗯。。。茶餐厅有点冷清
借机提个关于人工神经网络诡异的问题。。。希望有高手能解答 -v-b（再殴）
（可能会词不达意 -v-|||）
ANN里面那个参数的‘weighting’到底是什么意思 orz 是否指的是在训练时强调那个参数的重要性？
训练好的网络的验证(validation)，除了使用推测的准确率和本身的训练误差以外，有没有别的（尤其是统计上的）方法来验证那个网络是否有效？（统计学没有好好学。。。头往墙上撞）
因为原始数据的不足，手头上只有7组数据（6组用于训练，一组测试），也没有办法做多几套数据来‘统计’一下平均准确率和标准误差之类最简单的。。。
推测出来的数据是分成组的（L0,L1,L2,LC），无法用t-test这类轻松的方法来比较推测出来的结果和实际结果之间的分别，现在唯一能用的就是那‘一’组测试数据的推测准确率。。。
非常偏的怪东西。。。
希望有前辈高人能够指点迷津 m(_ _)m
嗯。。还是大概说一下。。这边正在写关于人工神经网络于药物制剂上（微乳液）的实际运用。目前做到的就是把表面活性剂的理化参数（pka，分子量，分子式等）打进用另外一组数据训练好的系统里面去，让他推测在不同比例的水/油/表面活性剂中，是否能形成乳剂。但是由于不知道是原始数据不足还是rp，推测出来的结果准确率，尤其在不同相的边缘简直差得让人orz死。。。
