5.5. Експерименти

Во текот на експериментирањето со тренирање модел на невронска мрежа на македонски народни песни беа менувани повеќе параметри во моделирањето на мрежата, како бројот на епохи, бројот на песни користени за тренирање, должината на низата на ноти кои ќе ги помни мрежата за следното предвидување, и при тие промени ја набљудував кривата на загуба на податоци, со цел да се добие што помала вредност. Во следната табела ќе бидат претставени резултатите од разните тренирања.

Табелата не е читлива, треба да е директно напишана тука, а не во слика. Освен тоа треба и да се опише што се гледа на табелата.

Табела 1. Резултати од повеќето тренирани модели со различни параметри

На Табела 1. се прикажани резултатите од десет теста за тренирање на модел на невронска мрежа, при што се добиени 10 резултантни модели на невронска мрежа, со различни хиперпараметри:

• Бр. на епохи претставува број на итерации за тренирање,

• Бр.на песни е големината на податочното множество користено за тренирање,

• Офсетот ни дава информација за интервалот помеѓу нотите,

• Должина на низа означува број на ноти кои се земаат во предвид за предвидување на следна нота, на пр. Должина на низа од 150 значи дека за предвидување на следната нота ќе бидат искористени претходните 150 ноти.

• Вредност на загуба (мин.) – претставува минималната вредност за загуба на податоци од сите итерации на тренирање при еден тест

• Бр. На скриени слоеви – број на LSTM скриени слоеви во архитектурата на моделот на невронска мрежа

Од табелата можеме да заклучиме дека системот учел најдобро кога бил трениран со 180 итерации на податочно множество од 50 мелодии.

При тренирањето можеме да ги видеме следните податоци за епохите и нивтото извршување, како и загубата.

Сл. 27 Тренирање на модел на LSTM мрежа на 10 мак. нар. песни

Сл. 28 Генерирање на м. народна мелодија врз тренираните модели

За секој изведен тест, односно трениран модел со различни хипер-параметри креирана е и нова мелодија.

На крајот од експериментите треба да има и резулати од експериментите, да може да се видат/слушнат. И тоа повеќе резултати од сите чекори и тестови со разните параметри. Во самата финална дипломска тоа може да биде на некаков траен дигитален медиум.