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演習

重みの変化が精度に与える影響をコードで確認する

実際のネットワークで重みを変更し、モデル精度への影響を確認してみましょう！

次のニューラルネットワークを見てください。 Ch2Ex4

その重みは weights_0 としてあらかじめ読み込まれています。この演習のタスクは、weights_0 の1つだけの重みを更新して weights_1 を作成し、完全な予測（予測値が target_actual と等しい：3）を出すことです。

必要であれば紙とペンを使って、さまざまな組み合わせを試してみてください。ここでは predict_with_network() 関数を使います。第1引数にデータの配列、第2引数に重みを渡します。

指示

100 XP
  • weights_0 から1つの重みだけを変更した、weights_1 という名前の重みの辞書を作成します（完全な予測を得るには weights_0 への編集は1回だけで十分です）。
  • predict_with_network() 関数に input_data と weights_1 を渡して、新しい重みで予測を取得します。
  • model_output_1 から target_actual を引いて、新しい重みでの誤差を計算します。
  • 'Submit Answer' を押して、誤差を比較してみましょう！