記事「ニューラルネットワークが簡単に（第16部）：クラスタリングの実用化」についてのディスカッション

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前回は、データのクラスタリングをおこなうためのクラスを作成しました。今回は、得られた結果を実際の取引に応用するためのバリエーションを紹介したいと思います。

EAの性能を評価するために、前回の記事で訓練して、前回のテストで使用した500クラスタのクラスタリングモデルを使ってテストをおこないました。訓練グラフは以下の通りです。

学習過程の損失関数の値のグラフ

ご覧の通り、訓練グラフは非常に滑らかです。モデルの訓練には、Adamのパラメータ最適化手法を用いました。最初の20エポックは、損失関数が徐々に減少していることを示しており、これはモーメントの蓄積に関連しています。そして、損失関数の値がある最小値まで急激に減少するのが目に見えています。これまで得られた教師ありモデルの訓練グラフでは、損失関数の折れ線が目立っていました。

作者: Dmitriy Gizlyk

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