Discussão do artigo "Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT)"
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Novo artigo Redes neurais de maneira fácil (Parte 63): pré-treinamento do transformador de decisões não supervisionado (PDT) foi publicado:
Continuamos nossa análise, desta vez, explorando a família de transformadores de decisão. Em trabalhos anteriores, já observamos que o treinamento do transformador subjacente à arquitetura desses métodos é bastante desafiador e requer uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados. Neste artigo, consideramos um algoritmo para usar trajetórias não rotuladas com o objetivo de pré-treinar modelos.
Para o período de ajuste fino, precisei de várias dezenas de iterações sucessivas de pré-treinamento e teste de modelos, o que também exigiu tempo e esforço.
No entanto, os resultados do treinamento não foram tão animadores. Como resultado do treinamento, obtive um modelo de negociação de volume mínimo com sucesso variável. Em algumas partes do histórico, a linha de equilíbrio mostrou uma clara tendência de aumento. Outros estão sofrendo um declínio. Em geral, os resultados do modelo nos dados de treinamento e nos novos dados foram próximos de "0".
Os aspectos positivos incluem a capacidade do modelo de transferir a experiência aprendida para novos dados, o que é confirmado pela comparabilidade dos resultados dos testes tanto na seção de dados históricos da amostra de treinamento como no intervalo de histórico subsequente. Além disso, podemos observar um excesso significativo do tamanho de uma operação positiva em relação a outra com prejuízo. Em ambos os gráficos de dados históricos, observamos que o tamanho da operação lucrativa média excede a perda máxima. No entanto, todos os aspectos positivos são nivelados pela baixa participação de operações com lucro, que é um pouco menor que 40% em ambos os intervalos históricos.
Autor: Dmitriy Gizlyk