versione alfa. Addestramento da 100 epoche effettuato

percettroni.h

@@ -3,7 +3,7 @@
 #include <math.h>
 #include <time.h>
 
-char *file_pesi = "rete_pesi.bin";
+char *file_pesi = "rete_mnist.bin";
 
 #include "mnist/mnist_manager.h"
 
@@ -21,6 +21,7 @@ typedef unsigned char byte;
 
 double LRE = 0.1;
 double soglia_sigmoide = 0.5;
+#define TOLLERANZA 95
 
 typedef struct
 {
@@ -430,6 +431,8 @@ double **elabora_sigmoidi(ReteNeurale *rete, Istanza istanza)
         sigmoidi[0][indice_percettrone] = sigmoide(rete->layers[0].percettroni[indice_percettrone], inputs);
     }
 
+    free(inputs);
+
     for (int indice_layer = 1; indice_layer < rete->size; indice_layer++)
     {
         sigmoidi[indice_layer] = (double *)malloc(sizeof(double) * rete->layers[indice_layer].size);
@@ -511,12 +514,13 @@ char addestra(ReteNeurale *rete_neurale, Dataset set)
         byte output_corretto = set.istanze[indice_set].classificazione;
 
         double **sigmoidi = elabora_sigmoidi(rete_neurale, set.istanze[indice_set]);
-        double *sigmoidi_softmax = elabora_sigmoidi(rete_neurale, set.istanze[indice_set])[rete_neurale->size -1];
-        double **gradienti = elabora_gradienti(rete_neurale, output_corretto, sigmoidi);
         
-        int previsto = previsione_softmax(sigmoidi_softmax, rete_neurale->layers[rete_neurale->size -1].size);
+        double *sigmoidi_softmax = (double *)malloc(sizeof(double) * rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
+        memcpy(sigmoidi_softmax, sigmoidi[rete_neurale->size - 1], rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size * sizeof(double));
+        
+        double **gradienti = elabora_gradienti(rete_neurale, output_corretto, sigmoidi);
 
-        //printf("Previsione: %d - out: %d\n", previsto, output_corretto);
+        int previsto = previsione_softmax(sigmoidi_softmax, rete_neurale->layers[rete_neurale->size - 1].size);
 
         if (previsto == output_corretto) {
             corrette++;
@@ -531,11 +535,14 @@ char addestra(ReteNeurale *rete_neurale, Dataset set)
         for(int i = 0; i < rete_neurale->size; i++)
             free(sigmoidi[i]);
         free(sigmoidi);
+        free(sigmoidi_softmax);
     }
 
-    printf("Risposte corrette: %d%\n", (corrette * 100) / set.size);
+    int percentuale = (int)((corrette * 100) / set.size);
 
-    if(corrette == set.size)
+    printf("Risposte corrette: %d%%\n", percentuale);
+
+    if(percentuale >= TOLLERANZA)
         return 1;
     else
         return 0;