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→데이터 전처리
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== 성능평가 ==
−평균제곱근오차(RMSE)를 사용한다. 모델의 예측값과 실제 환경에서 관찰되는 값의 차리를 다룰 때 흔히 사용되는 평가방법이라 한다.
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== 데이터 전처리 ==
== 데이터 전처리 ==
거래량 특정값에 있어 거래량 수치 자체를 사용하는 것보다 거래량의 변화량을 사용한 경우가 평균제곱오차에서 성능이 더 좋았다.
거래량 특정값에 있어 거래량 수치 자체를 사용하는 것보다 거래량의 변화량을 사용한 경우가 평균제곱오차에서 성능이 더 좋았다.
−== 가중치 초기화 방법 ==
== 가중치 초기화 방법 ==
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|activity regularizer가 L2(0.1)일 때.
|activity regularizer가 L2(0.1)일 때.
|L2(0.003)
|L2(0.003)
−|}
|}
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|}
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위 둘의 조합으로는 케라스의 기본 설정인 tanh와 hard sigmoid가 가장 성능이 좋았다고 한다.
위 둘의 조합으로는 케라스의 기본 설정인 tanh와 hard sigmoid가 가장 성능이 좋았다고 한다.
+
+== 성능평가 ==
+평균제곱근오차(RMSE)를 사용한다. 모델의 예측값과 실제 환경에서 관찰되는 값의 차리를 다룰 때 흔히 사용되는 평가방법이라 한다.
== 최적화 함수 ==
== 최적화 함수 ==
활성화 함수가 tanh일 땐 Adam이 가장 좋았다고 한다.
활성화 함수가 tanh일 땐 Adam이 가장 좋았다고 한다.
+
+= 각주 =
[[분류:LSTM]]
[[분류:LSTM]]
<references />
<references />
[[분류:Keras]]
[[분류:Keras]]