使用神经网络为足球运动员定价
机器学习
2017-11-21 v2
摘要
我们设计了一个多层感知机神经网络，利用来自足球模拟电子游戏 FIFA 2017 的超过 15,000 名球员的数据来预测一名足球（英式足球）球员的价格。该网络通过尝试不同的激活函数、神经元与层数、学习率及其衰减、基于 Nesterov 动量的随机梯度下降、L2 正则化和早停进行了优化。同时对神经网络训练的各个方面进行了探索并研究了其权衡。我们的最终模型在 119 个定价类别中达到了 87.2% 的 top-5 准确率，并平均将任何足球运动员定位在其实际价格的 6.32% 以内。
引用
@article{arxiv.1711.05865,
title = {Pricing Football Players using Neural Networks},
author = {Sourya Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.05865},
year = {2017}
}
备注
10 pages technical report (v2: Revised wording and formatting from v1)