Diskussion zum Artikel "Tiefe Neuronale Netzwerke (Teil VI). Gruppen von Klassifikatoren von Neuronalen Netzen: Bagging" - Seite 4
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Und wie haben Sie diese Zahl ermittelt/berechnet? Wenn es kein Geheimnis ist, natürlich.
Auf experimentelle Weise. Vieles hängt von einer bestimmten Zeitreihe, dem Zeitrahmen und den ZigZag-Parametern ab. Für EURUSD15 zum Beispiel war die Genauigkeit von 0,84 nicht ausreichend.
Ich habe ein Ensemble von 10 DNN-Darch-Teilen ausprobiert und die Vorhersagen der besten 10 gemittelt. Bei ähnlichen Daten wie Ihren, aber von meinem DC.
Keine Verbesserung, die durchschnittliche Vorhersage (osh=33%) liegt knapp unter der besten (osh=31%). Die schlechteste war mit error=34%.
DNNs sind gut trainiert - für 100 Epochen.
Offensichtlich funktionieren Ensembles gut bei einer großen Anzahl von untrainierten oder schwachen Netzen wie Elm.
Ich habe ein Ensemble von 10 DNN-Darch-Teilen ausprobiert und die Vorhersagen der besten 10 gemittelt. Bei ähnlichen Daten wie Ihren, aber von meinem DC.
Keine Verbesserung, die durchschnittliche Vorhersage (osh=33%) liegt knapp unter der besten (osh=31%). Die schlechteste war mit error=34%.
Die DNNs sind gut trainiert - für 100 Epochen.
Offensichtlich funktionieren Ensembles gut bei einer großen Anzahl von untrainierten oder schwachen Netzen wie Elm.
Natürlich ist es besser, schwache und instabile Modelle in Ensembles zu verwenden. Man kann aber auch Ensembles mit strengen Modellen erstellen, aber die Technik ist ein wenig anders. Wenn es die Größe erlaubt, werde ich im nächsten Artikel zeigen, wie man ein Ensemble mit TensorFlow erstellt. Im Allgemeinen ist das Thema der Ensembles sehr umfangreich und interessant. Zum Beispiel können Sie einen RandomForest mit ELM neuronalen Netzen oder anderen schwachen Modellen als Knoten erstellen (siehe gensemble Paket).
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