Sinir tüccarları, geçmeyin :) tavsiyeye ihtiyacım var - sayfa 6

 

Daha sonra hangi çiftleri test edeceğimi zaten biliyorum :)

 
TheXpert :

Daha sonra hangi çiftleri test edeceğimi zaten biliyorum :)

çiftleri değil, DC'yi test etmeye çalışın ...

;)

 
alexeymosc :

Ve bir sinir ağının yeniden eğitilebilirliği sorunuyla nasıl çalışıyorsunuz? Bir test örneğini nasıl oluşturursunuz?

Ama hiçbir şekilde. Belirli bir ağırlık ve desen oranı ile bu sorun ortaya çıkmaz. Numune hakkında daha önceydi.

Açıkçası, sistem iyi öğrenir ve test segmentlerindeki kalıplara yaklaşır, ancak bazen doğrulama segmentlerinde başarısız olur. Belki farklı bir test örneği oluşturmak mantıklıdır ...
Her şey bu kadar basit olsaydı... Muhtemelen bir anlamı vardır... Ama nasıl farklı?
 

Şu anda, dedikleri gibi, şu seçenekler aklımda:


- test numunesi her zaman doğrulama bölümünden önceki en son verilerden oluşur ("Zaman Serisi Yenilik Etkisini" hesaba katarız, ancak bu aynı zamanda araştırmacının ön varsayımlarından biridir, ancak deneyebilirsiniz);


- test numunesi, eğitim numunesi ile rastgele karıştırılır;


- test numunesi, eğitim numunesi ile rastgele değil, 000100010001 tipinde karıştırılır, yani örneklerin alanını eşit olarak kaplar.



Ve her durum için farklı bir test numunesi boyutu deneyin. Seçenekler:


- doğrulama aralığına eşit;


- örnekleme hatası temelinde hesaplanır, yani güven aralığı %5'tir, güven düzeyi %95'tir.

 

Böylece hiç bir test örneği kullanmadığınızı fark ettim ... Ama siz sadece ağı eğitin ve devam edin, yani hemen test edin. Ve ağ aynı veriler (eğitim örneği) üzerinde eğitilirse ve eğitimin kalitesi test örneğinde değerlendirilirse? Ve sonra - OOS.

IMHO - ağın öğrenmesini kontrol etmek için bir test örneği gereklidir .

 

alexeymosc'a katılıyorum. Peki, sinir ağlarına tırmanırsanız, o zaman uygun şekilde silahlandırın.

Adını söyle:

  • eğitim verileri içeren örnek (veri segmenti A; üzerinde hata tahmini bir anlam ifade etmiyor),
  • doğrulama (başka bir veri segmentindeki hatayı değerlendirir, B; segment B eğitime dolaylı olarak katılır, çünkü B eğitimin sonunu minimum hata ile belirler)
  • ve test, C (veriler tamamen bilinmiyor).
 
joo :

Akan Modeller Teorisi ....


Bazı akıcı kalıplardan çok emin konuşuyorsun. Bu arada, ne Yandeh ne de Google onların adını bile duymadı (pekala, ya arama onlar için de çalışmıyor :)). Ve muhtemelen neyin tehlikede olduğunu anlasam da, mümkünse en azından biraz daha ayrıntılı bir şey istiyorum.

TheXpert :

Daha sonra hangi çiftleri test edeceğimi zaten biliyorum :)


Neden çiftler?) Bazı indeksleri dene tatlım... Orada ne olduğunu merak ediyorum.

ZY Ve bence şu ana kadarki tüm bu resimler, bu tür ayarlara sahip aracın şu anda çalışmayacağını söylüyor. Burada 2001'den 2005'e kadar nishtyak var) Bazı değişiklikler yapmak gerekiyor.

 
Figar0 :


1) Bazı akıcı kalıplardan çok emin konuşuyorsunuz.

2) Bu arada, ne Yandeh ne de Google onları duymadı bile (pekala, ya arama onlar için de çalışmıyor :)). Ve muhtemelen neyin tehlikede olduğunu anlasam da, mümkünse en azından biraz daha ayrıntılı bir şey istiyorum.

.....

1) Peki, başka nasıl olabilir? Sonuçta bu benim hayal gücümün meyvesi.

2) Görünüşe göre bu teori henüz çok iyi bilinmiyor. :) Daha detaylı olarak ne diyebilirim ki? - daha önce söylenenler, forumda arama yapabilirsiniz. Belki bir şekilde tüm gönderileri bir yığın halinde toplayacağım ve özün bir çeşit "sıkmasını" yapacağım ve bu benim için faydalı olacak.

 

Aptalca bir soru olabilir, ama yine de.

Lütfen söyleyin, NS'yi bu şekilde eğitmek mümkün mü değil mi?

Yoksa tekrar tekrar ama farklı bir gösterge hedefiyle antrenman yapmak bir hata mı ve böyle mi olmalı?:

Bir şey varsa, NeuroSolutions kullanıyorum.

 
Summer :

Lütfen söyleyin, NS'yi bu şekilde eğitmek mümkün mü değil mi?

Hayır demek için iyi bir sebep göremiyorum. Neden? yeni veri? Evet.

Pencere yöntemiyle öğretmek (yani aslında tekrar eden bir formül elde etmek) tam olarak öğrettikleri şeydir.

Neden: