Neuromongers, não passem por aqui :) precisam de conselhos - página 6

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Já sei quais os pares a serem testados a seguir :)

 
TheXpert:

Já sei quais pares vou testar a seguir :)

tentar não testar pares, mas DTs ...

;)

 
alexeymosc:

Como você lida com o problema do re-treinamento da rede neural? Como você forma a amostra de teste?

Não há. Com uma certa relação de pesos e padrões, este problema deixa de acontecer. Eu estava falando sobre a amostragem mais cedo.

Obviamente, o sistema aprende bem e aproxima padrões em segmentos de teste, mas às vezes falha em segmentos de validação. Talvez faça sentido moldar a amostra de teste de forma diferente.
Se ao menos fosse assim tão simples... Pode fazer sentido... O que é o contrário?
 

Essas opções estão em minha mente no momento, como dizem:


- A amostra de teste é sempre composta dos dados mais recentes antes do corte de validação (levar em conta o "Efeito de Recência da Série Temporal", embora esta também seja uma das suposições a priori do pesquisador, mas pode-se tentar);


- A amostra de teste é misturada aleatoriamente com a amostra de treinamento;


- A amostra de teste não é misturada aleatoriamente com a amostra de treinamento, mas do tipo 000100010001, ou seja, cobre o espaço da amostra uniformemente.



E tente um tamanho de amostra de teste diferente para cada caso. Opções:


- igual ao corte de validação;


- calculado com base no erro de amostragem, ou seja, intervalo de confiança de, digamos, 5%, nível de confiança de 95%.

 

Portanto, entendo que não se usa uma amostra de teste de forma alguma. Basta treinar a rede e ir em frente, ou seja, testá-la de uma vez. E se a rede for treinada com os mesmos dados (amostra de treinamento) e a qualidade do treinamento for avaliada na amostra de teste? E depois - OOS.

IMHO - amostra de teste é necessária para controlar o treinamento da rede.

 

Concordo com a alexeymosc. Se você entrar em redes neurais, você deve estar armado adequadamente.

Acho que é assim que é chamado:

  • Amostragem de dados de treinamento (segmento de dados A; estimar erro nele não faz sentido),
  • validação (estima o erro em outro segmento de dados, B; o segmento B está implicitamente envolvido no treinamento, já que B determina o fim do treinamento pelo erro mínimo)
  • e teste, C (dados não conhecidos de todo).
 
joo:

Teoria dos Padrões de Fluxo ....


Você está falando com tanta confiança sobre alguns padrões de fluxo. Entretanto, nem Yandex nem Google ouviram falar deles (ou sua busca também não funciona :)). E embora eu provavelmente saiba o que você quer dizer, eu gostaria de algo pelo menos um pouco mais detalhado, se possível.

TheXpert:

Já sei quais pares vou testar a seguir :)


Por que pares?) Tente alguns índices, ouro... O que será que vai funcionar lá fora?

Z.U. E em minha opinião, todas estas fotos até agora dizem que TC com tais configurações no momento não funcionará. Mas de 2001 a 2005 é ótimo) Devemos fazer alguns ajustes.

 
Figar0:


1) Você fala com tanta confiança de alguns padrões de fluxo.

2) Enquanto isso, nem Yandex nem Google ouviram falar deles (ou talvez sua busca também não funcione :))). E embora eu provavelmente saiba do que se trata, se possível gostaria de algo pelo menos um pouco mais detalhado.

.....

1) Bem, de que outra forma poderia ser? Você sabe que é uma invenção da minha imaginação.

2) Não é muito conhecido, acho eu. :) O que mais posso dizer? - Exatamente o que eu disse antes, você pode procurar no fórum. Talvez eu empilhe todos os meus postos e escreva algum tipo de "síntese" da essência, isso também será útil para mim.

 

Talvez uma pergunta trivial, mas ainda assim.

Você pode me dizer se esta é a maneira correta de ensinar NS ou não?

Ou é errado treinar repetidamente, mas com um propósito diferente para o indicador, e deveria ser assim?

Se alguma coisa, eu uso NeuroSolutions.

 
Summer:

Você pode me dizer se esta é a maneira de ensinar NS ou não?

Não vejo nenhuma boa razão para dizer não. Por que não? os dados são novos? sim.

Ensinar usando o método de janela (ou seja, obter essencialmente uma fórmula de recorrência) é exatamente como ele é ensinado.

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