Verlustgewichtung
Drei Versionen des Zwei-Output-Modells für Alphabet- und Zeichenvorhersage, das du zuvor erstellt hast, wurden trainiert: model_a
, model_b
und model_c
. Für alle drei wurde der Verlust wie folgt definiert:
loss_alpha = criterion(outputs_alpha, labels_alpha)
loss_char = criterion(outputs_char, labels_char)
loss = ((1 - char_weight) * loss_alpha) + (char_weight * loss_char)
Allerdings wurde jedes der drei Modelle mit einem anderen char_weight
trainiert: 0.1
, 0.5
oder 0.9
.
Verwende die Funktion, die du in der vorherigen Aufgabe definiert hast, evaluate_model()
, um die Genauigkeit jedes Modells zu überprüfen. Welches char_weight
wurde verwendet, um welches Modell zu trainieren?
Diese Übung ist Teil des Kurses
Deep Learning mit PyTorch für Fortgeschrittene
Interaktive Übung
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