Cálculo de pendientes
Ahora vas a practicar el cálculo de pendientes. Al gráficar la función de pérdida del error cuadrático medio frente a las predicciones, la pendiente es 2 * x * (xb-y) o 2 * input_data * error. Ten en cuenta que x y b pueden tener varios números (x es un vector para cada punto de datos, y b es un vector). En este caso, el resultado también será un vector, que es exactamente lo que deseas.
Estás listo para escribir el código que calcula esta pendiente utilizando un solo punto de datos. Utilizarás pesos predefinidos denominados « weights » (pesos de la red), así como datos para un único punto denominados « input_data » (datos de un punto). El valor real del objetivo que deseas predecir se almacena en target.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al aprendizaje profundo en Python
Instrucciones del ejercicio
- Calcula las predicciones,
preds, multiplicandoweightsporinput_datay calculando su suma. - Calcula el error, que es
predsmenostarget. Ten en cuenta que este error corresponde a «xb-y» en la expresión del gradiente. - Calcula la pendiente de la función de pérdida con respecto a la predicción. Para ello, debes tomar el producto de
input_datayerrory multiplicarlo por2.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Calculate the predictions: preds
preds = ____
# Calculate the error: error
error = ____ - ____
# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____
# Print the slope
print(slope)