Знатокам нейросетей и FANN вопрос
Мой личный опыт говорит, что диапазон может быть любой, хоть от -2000 до 8,758.
Главное, чтобы он был постоянен и выдерживался на ООС.
Да я не о том, какие результаты какой диапазон выдает, а о том, что длительное время (циклы обучения в смысле) сетки выдают одинаковые результаты.
Причём здесь "Да я не о том, какие результаты какой диапазон выдает"?
Вопрос был задан про входной диапазон и необходимость его умножения.
Я ответила именно про входной диапазон.
Где тут слова про результаты?
Мой личный опыт говорит, что диапазон может быть любой, хоть от -2000 до 8,758.
Главное, чтобы он был постоянен и выдерживался на ООС.
Т.е. мой личный опыт говорит, что разбег есть, но им можно пренебречь.
Речь идёт именно о входных параметрах.
Рано радоваться. Поставьте с десяток экспериментов -- много времени не займёт. Варьируйте только множитель.
Ибо много зависит от типа сети и способа обучения.
Но в итоге всё должно сойтись практически до цента.
Рано радоваться. Поставьте с десяток экспериментов -- много времени не займёт. Варьируйте только множитель.
Сделал дополнительный параметр для оптимизации - множитель (на входы). Ну и сети соответственно под каждый множитель разные.
Новая загадка для глаз:
Прямо таки визуально видна линия на уровне 10670. Что-ж это за число такое магическое?
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
В первую очередь скорее всего Ю. Решетову - в основе лежит его советник (в той части где работа с НС и обучение).
Вот такая картинка интересная при оптимизации получается:
Оптимизируется один единственный фейковый параметр. То-есть банально обучается сеть.
Смущает длинная ровная линия баланса, как буд-то ничего не происходит. А потом вдруг рраз - и скачек.
Может дело быть в амплитуде входных параметров для сетей? они в основном в пределах -0.01 <> 0.01. Может помножить, скажем на 10,
перед передачей в сетки?