OOS에서 부정적인 결과가 나왔다면 이것은 샘플에 전혀 적합하지 않다는 것을 의미하지 않습니다. 시장이 바뀔 수 있습니다. 적합성을 확인하려면 샘플 전후에 OOS에서 테스트를 실행해야 합니다. 결과가 두 포워드 모두에 대해 음수이면 이미 네이키드 핏을 다루고 있는 것입니다.
성공적인 포워드 테스트는 미래에 TS의 수익성을 보장하지 않습니다. 그들의 목적은 적합성을 드러내는 것입니다.
TS가 최적화 기간에 어리석게 조정되지 않았는지 확인하기 위해 OOS에 대한 테스트를 수행합니다.
모든 것이 정확합니다. 하지만. OOS는 TS가 일반화할 수 있는지 확인하기 위해 최적화 기간에 사용 가능한 것과 다른 정보를 포함해야 합니다(일부 패턴이 발견되었으며 결과는 다른 데이터에서 유사하지만 이 패턴을 포함함). 그렇지 않으면 OOS에 대한 테스트는 샘플에서와 동일한 결과를 갖지만 이것은 더 이상 TS가 일종의 규칙성을 배웠다는 확인이 아니며 미래에 TS는 동일한 결과로 작업할 수 없습니다.
자, 주목! 질문: OOS에 S 이외의 데이터가 포함되어 있는지 확인합니까? 그렇다면 어떻게?
학습용 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 더 구체적으로 말씀해 주시겠습니까? 이러한 기술을 얼마나 오래 사용하셨습니까? 귀하의 말은 매우 친숙합니다. 제 기억에는 컨텍스트에 대한 스레드와 같이 최적화를 위해 사전에 필요한 매개변수로 합성 데이터를 준비하여 데이터 매개변수를 변경하고 응답을 볼 수 있도록 제안했습니다. 차량. 내 생각에 당신은 방금 나와 동의했지만 나와 약간 다른 옵션을 제공했습니다. 실제 역사에서 데이터를 준비하는 것입니다. 맞습니까?
올가미 , 신경망에서 너무 복잡하지 않은 것을 읽는 것이 가장 좋습니다. 이 모든 용어가 여기에서 유래했다고 생각합니다. 아마도 내가 용어가 정확하지 않을 수 있습니다. 사과드립니다. 나는 이것을 오래전에 읽었습니다.
1. 샘플 데이터: 교육 사이트. 이것은 우리가 직접 데이터를 가져오고 네트워크를 훈련시키는 영역입니다.
2. 검증 데이터: 검증 영역. 이 섹션에서는 훈련하지 않지만 훈련을 중단해야 할 때 오류를 평가하고 제어하는 데 사용합니다. 실행 횟수에 따라 잘 알려진 검증 오차 곡선이 있습니다. 이것은 최소 곡선입니다. 너무 오래 훈련하면 제 시간에 멈추지 않으면 훈련 영역의 오류는 여전히 줄어들지만 검증 영역의 오류는 이제 증가합니다. 이것이 적합합니다. 우리는 훈련 영역에서 데이터를 매우 잘 근사했지만, 너무 많이 사용했습니다. 확인 오류가 커지기 시작했습니다. 훈련의 질과 신경망의 일반화 능력을 평가하는 것은 두 번째 실수입니다.
3. 데이터 테스트. 이것은 샘플에서 벗어난 진정한 OOS입니다.
오류가 평가되는 두 번째 섹션인 검증은 OOS가 아니지만 훈련은 하지 않습니다. 그러나 이 사이트의 데이터는 첫 번째 사이트의 데이터를 학습하는 데 사용됩니다. 훈련 품질에 대한 정확하고 절대적으로 독립적인 검증(더 정확하게는 일반화)을 위해서는 훈련에서 아직 보지도 사용하지도 않은 데이터를 가져와야 합니다.
여기 테스터에는 신경망이 없습니다. 오류는 샘플 데이터 섹션에서 직접 평가됩니다. 따라서 여기에서 신경 방법을 직접 전달하는 것은 불가능합니다. 아마도 xeon 은 그의 TestCommander와 함께 여기에서 뭔가를 생각해 냈지만 ...
학습용 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 더 구체적으로 말씀해 주시겠습니까? 이러한 기술을 얼마나 오래 사용하셨습니까? 귀하의 말은 매우 친숙합니다. 제 기억에는 컨텍스트에 대한 스레드와 같이 최적화를 위해 사전에 필요한 매개변수로 합성 데이터를 준비하여 데이터 매개변수를 변경하고 응답을 볼 수 있도록 제안했습니다. 차량. 내 생각에 당신은 나와 동의했지만 실제 역사에서 데이터를 준비하는 것과는 약간 다른 옵션을 제안했습니다.
어떤 규칙에 따라 훈련을 위한 데이터를 준비하는 것은 시스템에 추가 필터를 도입하는 것입니다.
영재를 위해:
1) 러시아어에는 특별히 영재 라는 단어가 없습니다.
글쎄, 한 번 할 수는 있지만 다섯 페이지에 연속으로 다섯 번은 아닙니다.
..............
2) 기간분할로 인한 피해 .....
그리고
OOS 테스트로 인한 피해 ....
이것들은 다른 것에 동의하십시오.
정확한 정보를 왜곡하지 마십시오. 많지 않습니다....)
아니요, OOS 테스트에서 양성 반응이 나온 것이 아닙니다.
OOS에서 부정적인 결과가 나왔다면 이것은 샘플에 전혀 적합하지 않다는 것을 의미하지 않습니다. 시장이 바뀔 수 있습니다. 적합성을 확인하려면 샘플 전후에 OOS에서 테스트를 실행해야 합니다. 결과가 두 포워드 모두에 대해 음수이면 이미 네이키드 핏을 다루고 있는 것입니다.
성공적인 포워드 테스트는 미래에 TS의 수익성을 보장하지 않습니다. 그들의 목적은 적합성을 드러내는 것입니다.
TS가 최적화 기간에 어리석게 조정되지 않았는지 확인하기 위해 OOS에 대한 테스트를 수행합니다.
모든 것이 정확합니다. 하지만. OOS는 TS가 일반화할 수 있는지 확인하기 위해 최적화 기간에 사용 가능한 것과 다른 정보를 포함해야 합니다(일부 패턴이 발견되었으며 결과는 다른 데이터에서 유사하지만 이 패턴을 포함함). 그렇지 않으면 OOS에 대한 테스트는 샘플에서와 동일한 결과를 갖지만 이것은 더 이상 TS가 일종의 규칙성을 배웠다는 확인이 아니며 미래에 TS는 동일한 결과로 작업할 수 없습니다.
자, 주목! 질문: OOS에 S 이외의 데이터가 포함되어 있는지 확인합니까? 그렇다면 어떻게?
누군가가 계획 자체에서 부정확성을 발견하면 알려주십시오 ...
치수를 true로 설정했지만 여전히 흐릿한 이미지입니다. 별도의 창에서 - 지우기.
학습용 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 더 구체적으로 말씀해 주시겠습니까? 이러한 기술을 얼마나 오래 사용하셨습니까? 귀하의 말은 매우 친숙합니다. 제 기억에는 컨텍스트에 대한 스레드와 같이 최적화를 위해 사전에 필요한 매개변수로 합성 데이터를 준비하여 데이터 매개변수를 변경하고 응답을 볼 수 있도록 제안했습니다. 차량. 내 생각에 당신은 방금 나와 동의했지만 나와 약간 다른 옵션을 제공했습니다. 실제 역사에서 데이터를 준비하는 것입니다. 맞습니까?
1) 러시아어에는 특별히 영재라는 단어가 없습니다.go ....)
영재를 위해:
Academician: 특별 영재 에 대한 사전 및 백과사전 참조
추신: 특히 재능 있는 러시아어 감정가를 위해: 러시아어에는 일부 단어를 다른 단어와 구분하는 공백이 있습니다.
워, 워, 워...
얼마나 힘든지...:)
올가미 , 신경망에서 너무 복잡하지 않은 것을 읽는 것이 가장 좋습니다. 이 모든 용어가 여기에서 유래했다고 생각합니다. 아마도 내가 용어가 정확하지 않을 수 있습니다. 사과드립니다. 나는 이것을 오래전에 읽었습니다.
1. 샘플 데이터: 교육 사이트. 이것은 우리가 직접 데이터를 가져오고 네트워크를 훈련시키는 영역입니다.
2. 검증 데이터: 검증 영역. 이 섹션에서는 훈련하지 않지만 훈련을 중단해야 할 때 오류를 평가하고 제어하는 데 사용합니다. 실행 횟수에 따라 잘 알려진 검증 오차 곡선이 있습니다. 이것은 최소 곡선입니다. 너무 오래 훈련하면 제 시간에 멈추지 않으면 훈련 영역의 오류는 여전히 줄어들지만 검증 영역의 오류는 이제 증가합니다. 이것이 적합합니다. 우리는 훈련 영역에서 데이터를 매우 잘 근사했지만, 너무 많이 사용했습니다. 확인 오류가 커지기 시작했습니다. 훈련의 질과 신경망의 일반화 능력을 평가하는 것은 두 번째 실수입니다.
3. 데이터 테스트. 이것은 샘플에서 벗어난 진정한 OOS입니다.
오류가 평가되는 두 번째 섹션인 검증은 OOS가 아니지만 훈련은 하지 않습니다. 그러나 이 사이트의 데이터는 첫 번째 사이트의 데이터를 학습하는 데 사용됩니다. 훈련 품질에 대한 정확하고 절대적으로 독립적인 검증(더 정확하게는 일반화)을 위해서는 훈련에서 아직 보지도 사용하지도 않은 데이터를 가져와야 합니다.
여기 테스터에는 신경망이 없습니다. 오류는 샘플 데이터 섹션에서 직접 평가됩니다. 따라서 여기에서 신경 방법을 직접 전달하는 것은 불가능합니다. 아마도 xeon 은 그의 TestCommander와 함께 여기에서 뭔가를 생각해 냈지만 ...
영재를 위해:
Academician: 특별 영재 에 대한 사전 및 백과사전 참조
추신 러시아어에 특히 재능이 있는 감정가를 위해: 러시아어에는 공백이 있습니다.
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학습용 데이터를 준비한다고 가정해 보겠습니다. 더 구체적으로 말씀해 주시겠습니까? 이러한 기술을 얼마나 오래 사용하셨습니까? 귀하의 말은 매우 친숙합니다. 제 기억에는 컨텍스트에 대한 스레드와 같이 최적화를 위해 사전에 필요한 매개변수로 합성 데이터를 준비하여 데이터 매개변수를 변경하고 응답을 볼 수 있도록 제안했습니다. 차량. 내 생각에 당신은 나와 동의했지만 실제 역사에서 데이터를 준비하는 것과는 약간 다른 옵션을 제안했습니다.
어떤 규칙에 따라 훈련을 위한 데이터를 준비하는 것은 시스템에 추가 필터를 도입하는 것입니다.
영재의 경우: 비정상성은 기대값 및 분산과 같은 통계적 패턴이 없는 것입니다.
볼린저 봉투를 차트에 던지면 비정상성의 "패턴"이 어떻게 나타나는지 알 수 있습니다. 지표의 중심은 기대값이고 중심에서 봉투까지의 거리는 분산입니다.