TermProject Bitcoin hash-rate 예측 1차 Defense 년도와 월,일을 '/' 단위로 구분하여 월 다시 뽑아 Timestamp열에 넣어주어 학습 데이터를 재 가공하였습니다. 열이 하나 더 추가되어 인풋은 7로 설정하였습니다. 과적합을 막기 위해서 epochs를 1500까지 줄였을 때 제일 높은 성능이 나오는 것을 확인했습니다. 또한 learning rate도 변경해주었습니다. plot 함수를 정의하여 cost 값을 시각화 하여 잘 학습되었다는 것... DeepLearningTermProjectkaggleDeepLearning
Bitcoin hash-rate 예측 1차 Defense 년도와 월,일을 '/' 단위로 구분하여 월 다시 뽑아 Timestamp열에 넣어주어 학습 데이터를 재 가공하였습니다. 열이 하나 더 추가되어 인풋은 7로 설정하였습니다. 과적합을 막기 위해서 epochs를 1500까지 줄였을 때 제일 높은 성능이 나오는 것을 확인했습니다. 또한 learning rate도 변경해주었습니다. plot 함수를 정의하여 cost 값을 시각화 하여 잘 학습되었다는 것... DeepLearningTermProjectkaggleDeepLearning