AIで使用するための独自の環境の作成をいじっています。stable_baselinesプロジェクトのエージェントを使用してテストしています。すべてのRLの例で気付いたことの1つは、どのネットワークにもドロップアウトレイヤーが存在しないように見えることです。通貨価格をシミュレートする環境と、DQNを使用して、売買のタイミングを学習しようとする単純なエージェントを作成しました。1か月分の5分間の価格データからなる特定のデータセットから取得した、ほぼ100万時間を超えるトレーニングは、非常に適しているようです。次に、別の月のデータに対してエージェントとモデルを評価すると、わずかなパフォーマンスしか得られません。古典的なオーバーフィッティングのように聞こえます。RLネットワークでドロップアウトレイヤーが表示されない理由はありますか?過剰適合を試みて対処する他のメカニズムはありますか?または多くのRLの例では問題ではありませんか?たとえば、「ブレイクアウト」ゲームで究極のハイスコアを達成するための真の方法は1つしかない可能性があるため、正確に学習し、一般化する必要はありません。dropout15年後、maxoutネットワークは停止しましたが、なぜですか?Maxoutネットワークは、Goodfellowらのシンプルかつ優れたアイデアでした。2013年から最大機能マップまで、凸型活性化の普遍的な近似を取得します。設計はドロップアウト(最近導入された)と組み合わせて使用​​するように調整されており、CIFAR-10やSVHNなどのベンチマークで最先端の結果が得られました。Scholarによると、この論文はまだ最近の論文で広く引用されていますが、実際にこの手法を使用している人はほとんどいないようです。それで、maxoutは過去のものになりました。dropout弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。