package Ġmodel Ċ Ċ import Ġinput . Sample Ċ import Ġoutput . output Network Activation Data Ċ Ċ class ĠTest er Ġ( ĊĠĠĠ Ġval Ġtest Samples : ĠList < Sample >, ĊĠĠĠ Ġval Ġoutput Activation Data On Success : ĠBoolean Ġ= Ġfalse , ĊĠĠĠ Ġval Ġoutput Activation Data OnError : ĠBoolean Ġ= Ġfalse Ċ ){ ĊĠĠĠ Ġfun Ġrun Tests AndGet Success Rate ( network : ĠNeural Network ): ĠDouble Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( output Activation Data On Success Ġ|| Ġoutput Activation Data OnError ){ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġprintln (" Writing Ġdata Ġto Ġfiles Ġin Ġthe Ġoutput Ġdirectory ") ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġcorrect Ġ= Ġ 0 ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġvar Ġincorrect Ġ= Ġ 0 ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġtest Samples . forEach Indexed Ġ{ Ġindex , Ġsample Ġ-> ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġval Ġlabel Ġ= Ġnetwork . eval ( sample . data ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif Ġ( label Ġ== Ġsample . label ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġcorrect ++ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( output Activation Data On Success ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoutput Network Activation Data ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnetwork , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" output / test / success /$ index " ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} Ġelse Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġincorrect ++ ĊĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġif ( output Activation Data OnError ) Ġ{ ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġoutput Network Activation Data ( ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġnetwork , ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ" output / test / error /$ index " ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ) ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġ} ĊĊĠĠĠĠĠĠĠ Ġreturn Ġ 1 . 0 Ġ* Ġcorrect Ġ/ Ġ( correct Ġ+ Ġincorrect ) ĊĠĠĠ Ġ} Ċ } Ċ