OS
про сложности в конвертации - это серьезный поинт
Size: a a a
2021 November 16
SD
Сам-то веришь в 10-100 раз? Если бы так было, все бы забыли про другие бустинги
OS
Да, не раз тестил lightgbm vs xgboost
VV
Приветствую. После обучения нейросети с одним выходом(то есть на выходе долны быть 0 или 1. И соответственно число в этом промежутке) она выдает значение немного больше 1. Если ей подать тестовый массив. Почему так может происходить?
M
а насчет веса модели не знаешь? если скорость обучения не так важна. мб такая порядковая разница у тебя была потому, что один алгоритм адоптирован под gpu, а другой нет?
OS
Нет, учил на cpu и то и то
M
мне кажется, дело в функции активации последнего нейрона. у тебя задача бинарной классификации, а ты мог поставить другое
OS
Может сейчас что-то изменилось, но пару лет назад xgboost безнадежно был медленный
VV
Какую функцию активации можете для этого посоветовать? Я пишу при помощи keras. А функция активации стоит sigmoid.
M
у меня к тебе тогда смежный вопрос. в каких случаях ты бы не использовал вышеперечисленные алгоритмы? например, сейчас есть области для обычной линейной регрессии или других алгоритмов? я попробовал для своей области линрег обучить из соображений, что она сможет лучше аппроксимацию между точками сделать , но вот тут как раз ошибка было больше на прорядок. ровно в десять раз)
M
если сигмоид, то беру свои слова назад, фигню сказал, мб дело не в ней
M
я сам не знаток) попробуй loss='binary_crossentropy'
VV
Хорошо, я попробую. Спасибо)
OS
Когда мало данных или мало ресурсов для инференс. Наверное так. Но вообще надо в задачу вникать
M
конечно. вообще, это не выглядит ошибкой с точки зрения нейронки, она классифицировала единицу. Это выглядит странно, с точки зрения, что вероятность больше единицы)
ES
Видела работу, где подобные данные представляются картинкой, а затем керас классифицирует картинки. Вредоносный траффик выглядит иначе
s
всем привет, а кто что использует для деплоя бустов?
2021 November 17
ZZ
Привет все
ZZ
Соррри за глупый вопрос, но это ведь не нормальное распределение
RA
это экспоненциальное