トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2450

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アンドレイ・ディク#:

ニューラルネットワークの 重みをモジュロでとった平均値は、その学習品質の指標になるのでしょうか？

同じデータで学習させた同じニューロンが2つあり、一方のニューロンの値が0.87で、もう一方のニューロンの値が0.23だとすると、どちらがより良く学習しているか？

バランスの取れたものは、理論的には0.5に近いはずです。mlpのような単純なネットワークを例にとると。2値分類の場合。
 
アンドレイ・ディク#:

ニューラルネットワークの 重みをモジュロでとった平均値は、その学習品質の指標になるのでしょうか？

同じデータで学習させた同じニューロンが2つあり、一方は0.87、もう一方は0.23だとすると、どちらがよりよく学習しているか？

それがムカツク...。

まあ多分よく当てる方だと思うのですが、それがまずあってはいけないのでしょうか？

 
Maxim Dmitrievsky#:
バランスの取れた ものは、考えようによっては 0.5に近いはず です。mlpのような単純なネットワークを例にとると。2値分類の場合。

どうぞ、言いたいことを明確にしてください。

逆に、1.0に近い値であればあるほど、ニューラルネットワークは明確に学習されると思います。 0.0くらいであれば、ニューラルネットワークに対して「躊躇している」と言ってもいいでしょう。

 
mytarmailS#:

ションベンだ...

そうですね......おそらく一番よく当てているのは、真っ先に思い浮かぶはずではないでしょうか？

みんな裏表なく賢い、ニューロンはもっと賢い......。

 
アンドレイ・ディク#:

ニューラルネットワークの 重みをモジュロで取った平均値は、その学習品質の指標に なるのでしょうか？

同じデータで学習した同じニューロンが2つあり、一方は0.87、もう一方は0.23だとすると、どちらがよりよく学習しているか？

特に、空間的にbaes(ax+b)となるような回帰がある場合はダメです。実際にこのような間接的な指標を持つことに何の意味があるのでしょうか？トレーニングサンプルの外側のポイントを走れば、すべてがクリアになる。

 
アンドレイ・ディク#:

を明示してください。

逆に、1.0に近い値であればあるほど、ニューラルネットワークは明確に学習されると思います。そして、0.0あたりであれば、ニューラルネットワークに対して、言ってみれば「躊躇」しているようなものだと思います。

ニューロンの活性化の半分を第1クラス、半分を第2クラスで行う。そんな原始的なロジックに基づき偏っている場合は、おそらくクラスのバランスが悪いのでしょう。また、極端な値を設定すると、グラデーションが爆発したり、フェードアウトしたりするようです
 
アンドレイ・ディク#:

みんな後ろ姿がスマートで、さらにニューロンは...。

バリデーションというのがあって、ウェイトは予測能力とは関係なく、何でもありなんです...。

重みは大まかな計算式であり、予測は計算式の結果である - 一方を他方にぶつける == 統合失調症

 
mytarmailS#:

手前味噌ですが、バリデーションと呼ばれるもので、ウェイトは予測能力とは全く関係なく、何でもありです...。

重みは大雑把に言えば数式であり、予測は数式を計算した結果である - 一方と他方を対立させること==分裂症

Zhi, shi は i で表記します。

 
Alexei Tarabanov（アレクセイ・タラバノフ） #:

Zhi、shiはiで綴る。

ありがとうございます。ロシア語は私の言語ではありませんし、習ったわけでもありませんから...。

 
mytarmailS#:

ありがとうございます。ロシア語は私の言語ではありませんし、習ったわけでもありませんから...。

全部、先にあるんです。

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