Dov'è la linea di demarcazione tra l'adattamento e i modelli reali? - pagina 63
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L'unico effetto collaterale negativo è che devi ottimizzarlo due volte. Cosa ti aspetti... la bellezza ha bisogno di soldi.
L'idea merita un ulteriore sviluppo. Potrebbe esserci qualcosa.
almeno per questo particolare cp, un tale approccio dovrebbe aumentare la "oopacità".
Sì, è una buona. Dovremmo provarlo. )
L'implementazione non è affatto chiara. E il criterio è una condizione necessaria e sufficiente. È tutto un po' vago...
Poi, per mezzo dell'analisi multicriteriale componiamo l'importanza degli indicatori statistici, come pf, mo, col.sd, ecc. in modo che i nostri campioni di prova tra quelli che hanno superato l'OOS siano allineati in ordine dall'alto.
Poi, voilà! Abbiamo un criterio olistico, o meglio un criterio multicriterio (scusate la taffatalogia) che ci permette di ottimizzare il nostro TS a più stelle in modo tale che il GA dia come risultato quei campioni che sono più validi nel feedback...
Oh)
Allora, Andrey, non è stato tutto così inutile?
Oh, come)
Quindi non è stato tutto inutile, vero Andrew?
Certo che lo era. Bisogna essere colpiti in fronte con un rastrello (spesso succede più di una volta), in modo che dopo che il tuo cervello è stato scosso, nascano nuove idee effettivamente promettenti...
...poi di solito si scopre che sono solo dei nuovi rastrelli oltre il riconoscimento...
in modo che una volta che il cervello è stato scosso di nuovo al suo posto, nasceranno nuove idee effettivamente promettenti...
...poi di solito si scopre che è solo un nuovo rastrello irriconoscibile...
Sì.
le idee promettenti sono testate da un nuovo rastrello :)
Per un sistema potenzialmente robusto, sembra possibile selezionare un criterio "complesso" coerente, in base al quale tutti i CB passati si allineeranno senza lacune, se vengono ordinati applicando questo criterio. Questo non è possibile per i non-Robust - ci saranno dei vuoti nelle righe. Questa è in realtà una misura di robustezza - l'integrità della lista delle BC passate...
Bene, dovreste innanzitutto fare l'enumerazione completa di tutti i parametri senza GA. Utilizzare il massimo passo possibile (naturalmente, non bisogna essere troppo approssimativi con il passo, altrimenti...). Questo ci dà quanto segue:
1. Indipendenza della lista da qualsiasi criterio, poiché è la ricerca di tutti i parametri, ma non l'ottimizzazione
2. fare il criterio "vero" per ulteriori ottimizzazioni, ma con GA che usa questo criterio.
Cioè la tecnologia è la seguente: ricerca totale->creazione del criterio->utilizzo del criterio nella successiva ottimizzazione con GA.
e così via.
Una sfaccettatura può essere calcolata confrontando i risultati tra Sample e OOS
Molti pacchetti di reti neurali hanno un modo molto comodo per separare il campione in un campione di allenamento e un campione di test. Il confine è molto facile da identificare. Se non c'è alcun miglioramento sul campione di prova, allora si tratta di un adattamento nudo. Cioè gli input non sono kosher e il TS può essere scartato. In altri casi, si guarda al momento in cui i risultati continuano a migliorare sul campione di allenamento, e non migliorano più sul campione di prova - questo è il limite.
Un'altra cosa è che la divisione dei dati storici in campioni di prova e ottimizzati non è implementata nel tester MT* e quindi è praticamente impossibile rilevare un confine nel processo di ottimizzazione, indipendentemente dal fatto che se ne parli o meno.
Sperimentando con TS che opera con probabilità ho notato che il fit appare quando alcuni eventi storici hanno probabilità zero. Qualsiasi evento accaduto nella storia deve avere una probabilità superiore a 0.
OOC- E' una fregatura, autodistruttiva e lo stesso tipo di adattamento. Più precisamente, una delle varianti dell'errore di sopravvivenza.
Non ha senso dividere la storia in parti, perché finirete comunque per selezionare i parametri che superano l'OOS. Il che equivale allo stesso tipo di montaggio. Si sceglie una buona opzione a caso da un mucchio di altre. Potete eseguire l'intera storia in una volta sola - il risultato sarà simile.
OOS- È una fregatura, autolesionista e lo stesso tipo di armeggiare. Più precisamente, una delle varianti dell'errore di sopravvivenza.
Non ha senso dividere la storia, perché finirai comunque per scegliere i parametri che superano l'OOS. Il che equivale allo stesso tipo di montaggio. Si sceglie una buona opzione a caso da un mucchio di altre. Potete eseguire l'intera storia in una volta sola - il risultato sarà simile.
È così.
C'è un'altra cosa che può farvi pensare quando scrivete TC.
Funziona così.
C'è un altro punto che potrebbe farvi pensare due volte quando scrivete il TS.
Le zecche sono un caos, non vale la pena perdere tempo. Non c'è uno schema e non può esserci. Le regolarità possono essere trovate in tempi paragonabili ai cicli economici di 250-350 giorni o più. Inoltre, questo è il periodo di un modello, e i modelli stessi coprono un periodo di tempo ancora più lungo. E ciò che sembra a molte persone sono in realtà regolarità apparenti che non hanno nulla a che vedere con una regolarità reale.
Tiki è un caos, non vale la pena perdere tempo. Non c'è e non può esserci alcuno schema. Le regolarità possono essere trovate in tempi paragonabili ai cicli economici di 250-350 giorni o più. Inoltre, questo è il periodo di un modello, e i modelli stessi coprono un periodo di tempo ancora più lungo. E quello che sembra a molti è in realtà un modello apparente che non ha nulla a che fare con un modello reale.
Yusufhoja, vallo a dire a quei fanatici che comprano posti per le loro attrezzature proprio nei rack dei server delle borse per accelerare l'accesso al traffico di scambio (tick-flow) - perché sono apparentemente idioti e non sanno cosa stanno facendo!
Tiki è un caos, non vale la pena perdere tempo. Non c'è e non può esserci alcuno schema. Le regolarità possono essere trovate in tempi paragonabili ai cicli economici di 250-350 giorni o più. Inoltre, questo è il periodo di un modello, e i modelli stessi coprono un periodo di tempo ancora più lungo. E quelle che sembrano a molte persone sono in realtà regolarità apparenti che non hanno nulla in comune con le regolarità reali.