Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3318
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Was ist ein Abbruchkriterium beim Training neuronaler Netze im Besonderen und beim maschinellen Lernen im Allgemeinen?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:19]
Abbruchkriterien beim Training neuronaler Netze und beim maschinellen Lernen im Allgemeinen hängen von der Aufgabe und dem Lernalgorithmus ab. Einige gängige Abbruchkriterien sind:
1. Erreichen eines ausreichend niedrigen Fehlers: Es kann ein Schwellenfehlerwert definiert werden, unterhalb dessen das Modell als ausreichend genau gilt. Das Training wird beendet, wenn der Fehler im Validierungs- oder Testdatensatz diesen Wert erreicht.
2. Konvergenz: Es ist möglich, das Training zu beenden, wenn sich das Modell nach jeder Trainingsepoche oder nach einer bestimmten Anzahl von Iterationen nicht mehr signifikant verbessert. Hier können verschiedene Kriterien verwendet werden, z. B. die Änderung des Fehlers zwischen den Epochen, die Änderung der Modellgewichte oder die Änderung der vorhergesagten Werte.
3. Zeitlimit überschritten: Das Training kann gestoppt werden, wenn die Trainingszeit einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
4. Frühzeitige Beendigung: Es kann eine Strategie der frühzeitigen Beendigung verwendet werden, bei der das Training gestoppt wird, wenn sich die Leistung des Modells auf dem Validierungsdatensatz oder dem Testdatensatz nach einer bestimmten Anzahl von Trainingsepochen zu verschlechtern beginnt.
5. Erreichen einer maximalen Anzahl von Epochen: Das Training kann auf eine bestimmte Anzahl von Epochen begrenzt werden, nach der der Trainingsprozess beendet wird.
6. Bestimmte Anzahl von Iterationen: In einigen Fällen ist es möglich, eine bestimmte Anzahl von Iterationen anzugeben, nach denen das Training gestoppt wird.
7. Verlustkontrolle auf dem Trainingsdatensatz: Der Trainingslauf kann gestoppt werden, wenn die Verlustfunktion auf dem Trainingsdatensatz einen bestimmten Wert erreicht oder nicht mehr abnimmt.
Die Wahl des Stoppkriteriums hängt von der spezifischen Aufgabe, den verfügbaren Daten und dem Trainingsalgorithmus ab. Es wird oft empfohlen, eine Kombination verschiedener Kriterien zu verwenden, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Andrei, [26.10.2023 13:23]
kann man sagen, dass Lernen die Essenz der Optimierung ist, deren Ziel es ist, ein globales Extremum zu erreichen?
GPT Chat bot, [26.10.2023 13:23]
Ja, wir können sagen, dass Lernen beim maschinellen Lernen als ein Optimierungsprozess betrachtet werden kann, dessen Ziel es ist, ein globales Extremum zu erreichen. Das Training eines Modells läuft darauf hinaus, eine Kombination von Parametern (Gewichte oder Koeffizienten) zu finden, die die Verlustfunktion minimiert oder die Bewertungsfunktion maximiert.
Die Verlustfunktion ist ein Maß für die Diskrepanz zwischen den vorhergesagten Werten des Modells und den tatsächlichen Werten. Ziel ist es, Werte für die Modellparameter zu finden, bei denen die Verlustfunktion ein Minimum (globales Extremum) erreicht, um die beste Vorhersagefähigkeit des Modells zu erreichen.
Optimierungsalgorithmen wie stochastischer Gradientenabstieg, genetische Algorithmen oder Charged System Search werden verwendet, um die Modellparameter zu aktualisieren und die optimale Lösung zu finden. Diese Algorithmen versuchen, ein globales Extremum oder ein gutes lokales Extremum der Verlustfunktion zu finden, um die beste Modellleistung zu erzielen.
Somit kann das maschinelle Lernen als eine Optimierung betrachtet werden, bei der das Ziel darin besteht, eine Kombination von Modellparametern zu finden, die die Verlustfunktion minimiert und die beste Modellleistung erzielt.
Fragen Sie GPT, wann man aufhören muss zu lernen? Diese Frage haben Sie selbst noch nicht beantwortet.
Ich kenne die Antworten auch auf die Fragen, an die Sie noch nicht gedacht haben. Machen Sie weiter so. Wenn Sie konstruktiv werden, werden wir reden.
Meine Schlussfolgerungen sind also falsch, und die Antwort ist nein - Sie haben eine andere Vorstellung von dem Prozess.
Nein, das habe ich nicht. Ja. Ich habe keine andere Auffassung, es ist nur so, dass viele Menschen die Dinge aus irgendeinem Grund nicht gerne beim richtigen Namen nennen.
Wann genau man mit dem Lernen aufhört, ist eine Frage der Wahl der Methodik. Ich habe nur betont, dass es ohne die Entdeckung eines globalen Extremwerts unmöglich ist, das Lernen zu stoppen (na ja, oder gewaltsam, was keinen praktischen Nutzen hat).
Warum nicht? Ja. Ich habe keine andere Idee, es ist nur so, dass viele Leute die Dinge aus irgendeinem Grund nicht beim richtigen Namen nennen wollen.
Wann genau man mit dem Lernen aufhört, ist eine Frage der Methodik. Ich wollte nur betonen, dass es unmöglich ist, mit dem Lernen aufzuhören, ohne ein globales Extremum zu erkennen (oder es zu erzwingen, was aber keinen praktischen Nutzen hat).
Ein früher Haltepunkt ist kein Punkt eines globalen Extremums.
Ich kenne die Antworten selbst auf die Fragen, an die Sie noch gar nicht gedacht haben. Machen Sie nur weiter so. Wenn du konstruktiv bist, werden wir reden.
Bist du wieder unhöflich? Du weißt es vielleicht, aber aus irgendeinem Grund zeigst du es nicht.
Es ist wie bei diesem Witz:
- "Mädchen, hast du Brüste?
-Ich habe welche!
-Warum trägst du sie nicht?
Ein früher Haltepunkt ist kein Punkt eines globalen Extremwerts.
Sind Sie schon wieder unhöflich? Du weißt es vielleicht, aber du zeigst es nicht.
Es ist wie in diesem Witz:
- "Mädchen, hast du Brüste?
-Ja!
-Warum trägst du sie nicht?
Ich habe es nicht nötig, irgendjemandem etwas zu zeigen, ich bin kein Exhibitionist. An deiner Stelle wäre ich nicht so eingebildet.
Ich habe es nicht nötig, irgendjemandem etwas zu zeigen, ich bin kein Exhibitionist. An deiner Stelle wäre ich nicht so eingebildet.
Wer von uns beiden ist denn eingebildet?
Ich kenne die Antworten auf Fragen, an die du noch gar nicht gedacht hast. Mach weiter so.
Das ist gut. Können Sie bitte erklären, was das bedeutet? Wann genau müssen Sie mit dem Training aufhören? Bei der ersten Iteration? Bei der zweiten? Bei der dritten? Bei der hundertsten? Bei welcher?
Entsprechend dem gewählten Abbruchkriterium
Ich habe kein Bedürfnis, jemandem etwas zu zeigen, ich bin kein Exhibitionist. An deiner Stelle wäre ich nicht eingebildet.