Discussão do artigo "Redes Neurais Profundas (Parte VI). Ensemble de classificadores de redes neurais: bagging" - página 4
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E como você determinou/calculou esse número? Se não for segredo, é claro.
Maneira experimental. Muito depende de uma série temporal específica, do período de tempo e dos parâmetros do ZigZag. Por exemplo, para EURUSD15, a precisão de 0,84 não foi suficiente.
Tentei um conjunto de 10 peças DNN Darch, calculando a média das previsões das 10 melhores. Em dados semelhantes aos seus, mas do meu DC.
Não houve melhora, a previsão média (osh=33%) está logo abaixo da melhor (osh=31%). A pior foi com erro = 34%.
Os DNNs são bem treinados - para 100 épocas.
Aparentemente, os conjuntos funcionam bem em um grande número de redes fracas ou mal treinadas, como a Elm.
Tentei um conjunto de 10 peças DNN Darch, calculando a média das previsões das 10 melhores. Em dados semelhantes aos seus, mas do meu DC.
Não houve melhora, a previsão média (osh=33%) está logo abaixo da melhor (osh=31%). A pior foi com erro = 34%.
Os DNNs são bem treinados - para 100 épocas.
Aparentemente, os conjuntos funcionam bem em um grande número de redes fracas ou mal treinadas, como a Elm.
É claro que é melhor usar modelos fracos e instáveis em conjuntos. Mas você também pode criar conjuntos com modelos rígidos, mas a técnica é um pouco diferente. Se o tamanho permitir, mostrarei no próximo artigo como criar um conjunto usando o TensorFlow. Em geral, o tópico de conjuntos é muito amplo e interessante. Por exemplo, você pode criar um RandomForest com redes neurais ELM ou quaisquer outros modelos fracos como nós (consulte o pacote gensemble).
Sucesso
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Удачи
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Boa sorte