테스트 결과 출력

[quantylab]

테스트 결과 출력

[quantylab]

@incheony 안녕하세요. 관심주셔서 감사합니다.
테스트는 epoch가 1이므로 epoch for 문 안의 while 블록 안에서 row 건 별로 로그를 남길 수 있겠습니다.

rltrader 추가 기능으로 검토해 보겠습니다. 감사합니다 : )

[incheony]

빠른 답변 감사합니다 ^~^

추가 질문 드리겠습니다 ㅜㅜ

데이터를 분별로 변경하다보니 실행 시간이 너무 오래 걸려서 학습 속도를 향상시키고 싶은데..

http://blog.quantylab.com/stock_rl_mod_learners.html
여기서 mini_batch_size라고 상단에 설명을 해주셨는데 코드에서는 mini_batch_size라는 것을 찾아 볼 수 없었습니다. 이는 batch_size와 동일한 것인가요?

학습 속도 향상을 하기 위한 batch_size 및 이외 더 필요한 항목들을 어디 부분에서 수정하면 될까요..? main.py에는 별도의 배치 관련 인자가 없는 것을 확인하여 질문 드립니다...

감사합니다!

[quantylab]

다음 코드에서 batch_size가 while문 안에서는 미니배치 크기로 사용되고 있습니다.

            # while문 안
                # 반복에 대한 정보 갱신
                self.batch_size += 1
                self.itr_cnt += 1
                self.exploration_cnt += 1 if exploration else 0

                # 지연 보상 발생된 경우 미니 배치 학습
                if learning and (delayed_reward != 0):
                    self.fit(delayed_reward, discount_factor)

            # 에포크 종료 후 학습
            if learning:
                self.fit(
                    self.agent.profitloss, discount_factor, full=True)