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Definición del modelo y de la función de pérdida

En este ejercicio, entrenarás una red neuronal para predecir si el titular de una tarjeta de crédito incurrirá en impago. Las funciones y objetivos que utilizarás para entrenar tu red están disponibles en el shell de Python como borrower_features y default. Has definido los pesos y los sesgos en el ejercicio anterior.

Observa que la capa predictions se define como \(\sigma(layer1*w2+b2)\), where \(\sigma\) es la activación sigmoidea, layer1 es un tensor de nodos para la primera capa densa oculta, w2 es un tensor de pesos y b2 es el tensor de sesgo.

Las variables entrenables son w1, b1, w2, y b2. Además, se han importado para ti las siguientes operaciones: keras.activations.relu() y keras.layers.Dropout().

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Introducción a TensorFlow en Python

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Instrucciones de ejercicio

  • Aplica una función de activación lineal unitaria rectificada a la primera capa.
  • Aplica un 25% de abandono a layer1.
  • Pasa el objetivo, targets, y los valores predichos, predictions, a la función de pérdida de entropía cruzada.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Define the model
def model(w1, b1, w2, b2, features = borrower_features):
	# Apply relu activation functions to layer 1
	layer1 = keras.activations.____(matmul(features, w1) + b1)
    # Apply dropout rate of 0.25
	dropout = keras.layers.Dropout(____)(____)
	return keras.activations.sigmoid(matmul(dropout, w2) + b2)

# Define the loss function
def loss_function(w1, b1, w2, b2, features = borrower_features, targets = default):
	predictions = model(w1, b1, w2, b2)
	# Pass targets and predictions to the cross entropy loss
	return keras.losses.binary_crossentropy(____, ____)
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