傾きの計算
ここでは傾きの計算を練習します。平均二乗誤差の損失関数を予測値に対してプロットすると、傾きは 2 * x * (xb-y)、すなわち 2 * input_data * error になります。x と b は複数の数値を持つ場合があります（x は各データ点のベクトル、b もベクトル）ので、この場合は出力もベクトルになり、まさにそれが求める形です。
単一のデータ点を使ってこの傾きを計算するコードを書いていきます。あらかじめ定義された重み weights と、単一点のデータ input_data を使います。予測したい目的変数の実際の値は target に保存されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶDeep Learning入門
演習の手順
weightsとinput_dataを掛け合わせて合計を取り、予測値predsを計算します。- 誤差を、
predsからtargetを引いて計算します。これは勾配の式におけるxb-yに対応します。 - 予測に関する損失関数の傾きを計算します。そのために、
input_dataとerrorの積を取り、さらに2を掛けます。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Calculate the predictions: preds
preds = ____
# Calculate the error: error
error = ____ - ____
# Calculate the slope: slope
slope = ____ * ____ * ____
# Print the slope
print(slope)