Diskussion zum Artikel "MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 31): Auswahl der Verlustfunktion"

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Neuer Artikel MQL5-Assistent-Techniken, die Sie kennen sollten (Teil 31): Auswahl der Verlustfunktion :

Die Verlustfunktion ist die wichtigste Kennzahl für Algorithmen des maschinellen Lernens, die eine Rückmeldung für den Trainingsprozess liefert, indem sie angibt, wie gut ein bestimmter Satz von Parametern im Vergleich zum beabsichtigten Ziel funktioniert. Wir untersuchen die verschiedenen Formate dieser Funktion in einer nutzerdefinierten MQL5-Assistenten-Klasse.

Der MQL5-Assistent kann ein Prüfstand für eine Vielzahl von Ideen sein, wie wir bisher in dieser Serie behandelt haben. Und hin und wieder kommt es vor, dass ein nutzerdefiniertes Signal auf mehr als eine Weise implementiert werden kann. Wir haben uns dieses Szenario in den beiden Artikeln über Lernraten sowie im letzten Artikel über die Stapelnormalisierung angesehen. Jeder dieser Aspekte des maschinellen Lernens bietet mehr als ein potenzielles nutzerdefiniertes Signal, wie erörtert wurde. Die Verlustfunktion befindet sich aufgrund der Tatsache, dass es mehrere Formate gibt, in einer ähnlichen Situation. 

Es gibt keine einheitliche Methode, wie das Ergebnis eines Testlaufs mit seinem Ziel verglichen wird. Betrachten wir die Enumerationen von ENUM_LOSS_FUNCTION, es sind 14, und diese Liste ist noch nicht einmal vollständig. Bedeutet dies, dass jede von ihnen einen eigenen Weg zum Training im maschinellen Lernen bietet? Wahrscheinlich nicht, aber der Punkt ist, dass es Unterschiede gibt, einige nuanciert, und diese Unterschiede können oft bedeuten, dass Sie Ihre Verlustfunktion sorgfältig auswählen müssen, abhängig von der Art des Netzes oder des Algorithmus, den Sie trainieren.

Autor: Stephen Njuki