Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1946

[Реter Konow]

mytarmailS:

Воооов, клаааасна ....

Покажи теперь как сеть тренируешь 

Так я для чего в ветке участвую - чтобы научится.))

[mytarmailS]

Реter Konow:

Так я для чего в ветке участвую - чтобы научится.))

многомесячными размышлениями ?? Ахахаха  Иди щи есть, мамка уже сварила ...

[Реter Konow]

Mihail Marchukajtes:
Ну это типа кукан ему разорвать..... если я правильно всё понял... :-)

Здесь общий язык ассоциаций. ))) Что там я тебе должен объяснять? Не дай Бог слово умное скажу, а мысли то в другом направлении пойдут у тебя.)) 

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

То что сети скармливаешь.

Ничего результативного не придумал, поначалу просто перебором смотрел что лучше влияет на результат, но потом забил, слишком муторно. Вроде как TensorBoard может помочь. С ним еще не разбирался, если будешь вникать поделись инфой как, если настроишь.

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:

там выше тоже все перелинковано

тут во второй строке In меняет не только In, но и Out

надо по возможности избегать таких присвоений, чтобы не путаться, когда изменение одной переменной влечет за собой изменение в другой

Все ругают С++ за ссылки, а питон решил пойти дальше и впихнуть их везде.

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

изучаю пакет tsmp

Интересная штука, что то типа распознаваний  состояний в скрытой марковской модели

не знаю как применить но на заметке..

функция

find_snippet()

https://sites.google.com/site/snippetfinderinfo/

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Ничего результативного не придумал, поначалу просто перебором смотрел что лучше влияет на результат, но потом забил, слишком муторно. Вроде как TensorBoard может помочь. С ним еще не разбирался, если будешь вникать поделись инфой как, если настроишь.

Там ничего интересного.

%load_ext tensorboard
import datetime, os
logdir = os.path.join("logs", datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S"))
tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(logdir, histogram_freq=1)
history = model.fit(InTrain, OutTrain, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[tensorboard_callback])
%tensorboard --logdir logs

Хочу попробовать вытащить значения весов входного слоя, надо поискать как.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Там ничего интересного.

Хочу попробовать вытащить значения весов входного слоя, надо поискать как.

Спасибо за ссылку.
А надо ли вообще этим заморачиваться? Если не тысячи фич, а десятки так нейро сама разберется, что ей надо, главное дропаутом поиграть. Когда много подаю на вход ставлю доропаут на 0,5 и пусть сама думает, что ей надо.

[Rorschach]

Evgeny Dyuka:
Спасибо за ссылку.
А надо ли вообще этим заморачиваться? Если не тысячи фич, а десятки так нейро сама разберется, что ей надо, главное дропаутом поиграть. Когда много подаю на вход ставлю доропаут на 0,5 и пусть сама думает, что ей надо.

Думаю надо. Подаю 10 лагов трейн и валидация показывают схожие цифры, подаю 100 трейн начинает переобучаться.

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

Думаю надо. Подаю 10 лагов трейн и валидация показывают схожие цифры, подаю 100 трейн начинает переобучаться.

Я проблему переобучения раз и на всегда решил когда стал подвать от 5 до 10 тысяч на фичу, а эпох 100-150. Вообще проблемы переобучения нет.