fitting model для нейросети |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
fitting model для нейросети |
10.01.2018 - 16:40
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 149 Регистрация: 11.02.2014 Пользователь №: 26005 |
Подскажите, теоретический вопрос.
Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0) Но модель плохого качества плохой AUC переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:) Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься. |
|
11.01.2018 - 23:41
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Подскажите, теоретический вопрос. Допустим я построил нейросетевую модель. Переменная отклика -бинарная (1,0) Но модель плохого качества плохой AUC переобучение на лицо. и прочее плохие бяки:) Что мне нужно сделать, чтобы понять почему всё так плохо и какие попытки нужно предпринять , чтобы улучшить качество модели Потому что одним изменением параметров таких как порог и кол-во скрытых слоев и нейронов в них явно не отделаешься. 1. Задача просто может не иметь решения -- "иногда сны это просто сны" (С) 2. Если точно известно, что задача решается (например это данные по которым некий агент различает исходы), то надо думать а) над представлением этих данных на входе б) над аугументацией этих данных (если их явно маловато) в) над выбранной архитектурой сети г) над использованием более продвинутого алгоритма поиска решения, где нейросеть только один из элементов алгоритма решающего задачу разделения смеси |
|