Cálculo de pendientes
Ahora vas a practicar el cálculo de pendientes. Al trazar 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, la salida también será un vector, que es exactamente lo que quieres.
Ya puedes escribir el código para calcular esta pendiente utilizando un único punto de datos. Utilizarás ponderaciones predefinidas denominadas weights, así como los datos de un único punto denominado input_data. El valor real del objetivo que quieres predecir se almacena en target.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al Aprendizaje Profundo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Calcula las predicciones,
preds, multiplicandoweightsporinput_datay calculando su suma. - Calcula el error, que es
predsmenostarget. Observa que este error corresponde axb-yen la expresión del gradiente. - Calcula la pendiente de la función de pérdida respecto a la predicción. Para ello, tienes que tomar el producto de
input_datayerrory multiplicarlo por2.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Calculate the predictions: preds
preds = ____
# Calculate the error: error
error = ____ - ____
# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____
# Print the slope
print(slope)