KBproject_備忘録_1_sub

2025-01-29, 2025-01-30

• 正答率を取得した
• 今
  /media/masarina/AItoKB_mac放1/作業机/projects/KB/2025-01-07_02-55-52/KB_Toolkits/取引自動化ツール/ball_pass_schedule_pattern/Players_TrainingTypePlayers/d_Gpt2TrainPlayerDir/Gpt2TrainPlayer.py

  """
  前回、lrを更新したにもかかわらず
  75％以上の精度を達成しなかった場合、正答params領域を飛び越えた可能性があるので、
  学習済みパラメータを前回のものに戻し、今回の学習がなかったことにする。
  そして、学習率(lr)をさらに小さくし、
  今回のシンボルを再学習する
  """
  

  の実装中

まって、検証プログラムが、両方訓練データの推論結果がターミナルに出力されてる。

###lr更新条件を変える。

self.flag_dict = { # rina_configに追加
"更新回数": 0,
"前回更新🚩": False,
"更新確認回数": 0,
"ロード回数": 0
}
result = validations_TrueAnswer_rate_from_predicting

lrを小さくしない条件

正常内に居る時 または

初期学習時

▷(max_rate < result < min_rate) OR
(self.flag_dict["更新回数"] == 0):
## フラグの更新
self.flag_dict["更新回数"] += 0
self.flag_dict["前回更新🚩"] = False
self.flag_dict["更新確認回数"] += 1

lrを小さくする条件

min_rateを初めて越した時 または

max_rateを越した時

▷(
(min_rate > result) &&
(self.flag_dict["更新回数"] == 0) OR
(result > max_rate)
):
## 今回のデータをバックアップ(省略)
## lrに積算する重みを小さくする(省略)
## フラグの更新
self.flag_dict["更新回数"] += 1
self.flag_dict["前回更新🚩"] = True
self.flag_dict["更新確認回数"] += 1

重み戻して lr*=0.9して 再学習する条件

前回Updateしたかつ、範囲外だった時

▷(self.flag_dict["前回更新🚩"]) &&
((max_rate <= result) OR # 以上
(min_rate >= result)) # 以下
# ⚠️ロードしないものを保持(省略)
# 前回のバックアップをロード(省略)
# 保持したものをロード物に上書(省略)
# lrをさらに小さく
lr *= 0.9
## フラグの更新
self.flag_dict["更新回数"] += 1
self.flag_dict["前回更新🚩"] = True
self.flag_dict["更新確認回数"] += 1
self.flag_dict["ロード回数"] += 1