前処理のgradient

前処理でgradient(勾配)をデータ全体に適用後に分割するべきではなかった話

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最後の値の騰落を予測する場合、入力に[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5]、出力に[1]が学習データとなる。(出力は上がったら1, 下がったら0とする)

これは入力の元が[0,0,0,0,0]であるはずだが、gradient後の入力の最後が0.5になっているため、次の値が上がることが予測できてしまう。

 

しかし、この入力データを作るためには変数lの1という未来の値が必要だが、これを事前に入手することはできないので、検証と同様の結果を得ることはできない。

そのため分割して適用してみたもののうまくいかなかった。前処理難しいね。

 

そんなことよりcolaboratory便利なので使いましょう。

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