Neural Network Console で回帰問題
回帰問題とは、株価予測などのことです。
NNCの回帰問題での使い方の解説は、まだそれほど多くないですが、
とりあえず動かしてみた方法を書いてみます。
データは3種類を準備します。
■ 学習用データ.csv
■ 評価用データ.csv
■ 予測用データ.csv
学習用データ
xは5個、yは3個としたサンプル。表計算ソフトで準備します。
サンプル内の数値は、適当に入力したものです。
7桁8桁でもかまいません。
数値は、-1.0～1.0の範囲内に収めないといけないので、
各自で加工する必要があります。
文字コードは「UTF-8」にして、csvファイルで書き出します。
この時の注意点が、BOM（バイトオーダーマーク）が含まれていると、
NNCは動きません。
他ブログ等での解説にもあるように、サクラエディタで上書き保存します。
上書き保存と言っても、「名前を付けて保存」の方が使いやすい気がしますが。
評価用データ
学習用データと同じ形式になります。
評価用データの中に、学習用データと同じものが含まれていると良くないので、
必ず違うデータを入れるようにします。
学習用データに入っているデータ内容は、評価用データの中には含めない
という意味です。
予測用データ
yの値には何もないので、0を入れます。
3つのファイル共に、サクラエディタで上書きして
BOM抜きのUTF-8にします。
Swishがおすすめとのこと
【Deep Learning精度向上テクニック：様々な活性化関数】
こちらの動画の最後にありますが、活性化関数はSwishが良いそうです。
精度を上げたいので、早速テストを始めました。
