Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 16): Uso prático do agrupamento"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 16): Uso prático do agrupamento foi publicado:
No artigo anterior, construímos uma classe para agrupamento de dados. Hoje eu gostaria de compartilhar com vocês as formas mediante as quais os resultados podem ser usados para resolver problemas práticos de negociação.
Como queremos avaliar o desempenho do EA, vamos testá-lo usando o modelo de 500 agrupamentos treinados no artigo anterior e usados no teste anterior. O gráfico do treinamento é mostrado abaixo.
Como se pode ver, o gráfico de aprendizado é bastante uniforme. Usei o método de otimização de parâmetros Adam para treinar o modelo. Durante as primeiras 20 épocas, vemos um declínio suave na função de perda associado à acumulação de impulso. E, em seguida, há uma queda notável no valor da função de perda a um certo mínimo. Se você se lembrar dos gráficos dos modelos de aprendizado supervisionado, estes mostram quebras na função de perda com mais frequência.
Autor: Dmitriy Gizlyk