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¿cuál es el resultado correcto? se trata de errores para diferentes conjuntos de datos
no se trata de un muestreo de series temporales, sino de etiquetas. vea los vídeos¿a qué están vinculadas las etiquetas? )))
Sólo una pregunta: ¿se hace un muestreo y se divide en una pista y una prueba?
¿o viceversa?
No se pueden utilizar algoritmos que tardan tanto en aprenderse.
Ahora intentaré aumentar el coeficiente, debería ir más rápido, pero existe la posibilidad de sobreentrenar
Entiendo correctamente que estás entrenando una red para predecir series temporales, ¿no?
Cuánto es suficiente )) no es una red en absoluto)
Akurashi, según tengo entendido, es la precisión de la predicción... Y logloss... No debería haber aprendizaje en la prueba, y el error debería ser el mismo independientemente del número de pases... o -+ al menos, pero no debería disminuir
Precisamente, logloss es una entropía cruzada, y todos los clasificadores se entrenan con ella. A continuación, se mide la precisión y se emite en cada iteración para un tren y una prueba.
formación sólo en bandejas, por supuesto¿A qué están sujetas las etiquetas? )))
Sólo una pregunta: ¿se está haciendo un muestreo y se está dividiendo en pista y prueba?
¿o viceversa?
primero el muestreo, luego la división
podría ser al revés, el resultado sería el mismo ya que el muestreo es aleatorio.
He traído la función antes, pero nadie ha reaccionado.
He entendido bien que estás entrenando la red para predecir series temporales, ¿verdad?
clasificación, señales 1-0
Llevo un tiempo aquí)))) intento releer los posts, pero me está costando demasiado.
He estado aquí no mucho tiempo)), trató de releer mis mensajes, pero toma demasiado tiempo))))) y hay un montón de inundación, información útil en el 5% de todos los mensajes)) aunque tal vez últimamente mucho más
Ahora intentaré aumentar el coeficiente, debería ir más rápido, pero existe la posibilidad de sobreentrenamiento
el sobreentrenamiento será en cualquier caso sin una parada temprana