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Day 26 - Lognormal 分布测试

我前几天针对不同的模型进行测试,神经网路模型拟合较佳,随着神经元的数量增加,拟合状况越好!
但是,每笔资料的CDF分布并不会像我们产生出来的分布这麽正规(如正常分布一样),有些资料的分布可能相较不平均,我们今天要来产生 Lognormal 的CDF分布,建置不同的模型观察其学习的测试结果。

Lognormal

指数正常分布,其CDF分布如下 :
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198moidW8g7eK.png

我们测试所建置的模型同昨天,Simple Linear Regression、NN,唯一不同的点在於我们训练的NN模型参数有改变,epochs 为 100,lr 为 0.000001(手动调参XD)。
我们以mean=0,sigma=2产生Lognormal的资料,资料数量为1万笔,产生的值再乘以1M。

程序码在这 Code

Simple Linear Regression

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198QpfNAQoDdL.png

8x8 Neural Network

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198jErv8Vk5Cx.png

16x16 Neural Network

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198qhPpBEk7qj.png

32x32 Neural Network

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198oLjfzEgDAB.png

测试结果发现,奇怪8x8 or 16x16的NN模型还比32x32的好...为何XD
可能8x8的模型就足以学习这些资料了ㄅ ~
其实我们测试的资料数量还算很少,只有1万笔,人家都马几百万或几千万笔,我们明天会进一步实作真正的Learned Index,包含RMI架构!

先这样噜~~掰噗!
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20201011/20129198t2FUcskNQV.png


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