Какие объемы данных нужны для обучения нейронной сети?

Question

[lexstile]

Пробовал написать бота для ставок.
Использовал библиотеку FANN.
Обучал на 40 000 матчей, при проверке следующих 10 000 неизвестных данных, сеть показала 66-69% верных результатов.
1. По такому количеству матчей можно делать какие-либо выводы или нужна выборка значительно превосходящая данную?

2. После каждого прогона 40 000 данных заново, результаты разнились от 66 до 69%. Это норма или так быть недолжно? (Первое, что приходит на ум, это рандомное выставление первоначальных весов, а так как выборка не очень большая, ей просто не хватает данных для обучения. Отсюда и вытекает погрешность. Можете, пожалуйста, прокомментировать данную ситуацию?)

3. 66-69% для подобного объема данных, это норма или нет?

Answer 1

[Илья]

1, 3. Сложно анализировать, когда ничего не знаешь о прикладной среде, в которой используется сеть. Исходя из входных данных сети, результат довольно неплохой, совсем неплохо выигрывать в 66 случаях из 100(грубо говоря).

Нейронка сама постепенно определяет, какие данные имеют большее влияние на результат. Но как мы можем знать, что именно те данные, которые мы даем на вход являются ключевыми? Или, быть может, на вход мы подали не все данных, которые необходимы.

2. Чтобы повысить процент точности, можно поиграться с коеффициентом обучения, количеством узлов промежуточного слоя и эпохами (но не факт, что это поможет, возможно, это предел сети).

Comments

[lexstile]

66 из 100 может и правда неплохо, но когда на обычных условиях можного достичь лучших результатов, отпадает смысл использования сети.
Действительно, важность передаваемых данных не указывается.
Я играл и с эпохами, и с промежуточными слоями - 69% - максимальный результат, который смог достичь на одной и той же выборке данных.
P. S. Благодарен за ответ.

[chupasaurus]

совсем неплохо выигрывать в 66 случаях из 100(грубо говоря).

В отрыве от коэффициентов букмекеров на события - да, неплохо. Вот только 66 ставок по 1.1 уведут баланс в минус.

[lexstile]

chupasaurus, средний коэффициент 1.49 - то есть, топтание около нуля получается, поэтому, собственно, результат и не устроил)

[Илья]

chupasaurus, ну я не буду спорить. Мало что понимаю в ставках

Answer 2

[IvanIvanoff]

Сильно зависит от полноты исходных данных, можно ли на них вообще выстроить закономерность

Comments

[lexstile]

Хороший повод для рассуждений.
Закономерность, думаю, выстроить можно, так как я смог на обычных условиях (if...else...) довести стратегию до проходимости более 80%, дистанция 6 месяцев.
Смею полагать, что можно было бы и сеть в ту же сторону направить.