Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering"

 

Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 16): Praktische Anwendung des Clustering :

Im vorigen Artikel haben wir eine Klasse für das Clustering von Daten erstellt. In diesem Artikel möchte ich Varianten für die mögliche Anwendung der gewonnenen Ergebnisse bei der Lösung praktischer Handelsaufgaben vorstellen.

Um die Leistung des Expert Advisors zu bewerten, haben wir ihn mit dem 500-Cluster-Clustermodell getestet, das wir im vorherigen Artikel trainiert und im vorherigen Test verwendet haben. Das Trainingsdiagramm ist unten abgebildet.

Diagramm der Werte der Verlustfunktion des Lernprozesses

Wie Sie sehen können, ist die Trainingskurve recht gleichmäßig. Um das Modell zu trainieren, habe ich die Adam-Parameter-Optimierungsmethode verwendet. Die ersten 20 Epochen zeigen eine allmähliche Abnahme der Verlustfunktion, die mit der Akkumulation von Momenten zusammenhängt. Und dann ist ein deutlicher Abfall des Verlustfunktionswertes bis zu einem bestimmten Minimum zu beobachten. Zuvor erhaltene Trainingsgraphen von überwachten Modellen hatten auffällige gestrichelte Linien der Verlustfunktion.

Autor: Dmitriy Gizlyk