1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶDeep Learning入門
Connected

演習

モデルの重みを改善する

やりました！ 必要な傾きが計算できました。次は、その傾きを使ってモデルを改善します。傾きを重みに加えると、正しい方向に進めます。ただし、その方向に行き過ぎる可能性もあります。そこで、最初は小さなステップ（低めの学習率）で動かし、モデルが改善しているかを確認しましょう。

重みは weights、ターゲットの実際の値は target、入力データは input_data として事前に読み込まれています。初期の重みによる予測は preds に保存されています。

指示

100 XP
  • 学習率を 0.01 に設定し、元の予測からの誤差を計算します。これはすでに用意されています。
  • weights から learning_rate と slope の積を引いて、更新後の重みを計算します。
  • weights_updated と input_data を要素ごとに掛けて合計を取り、更新後の予測を計算します。
  • 新しい予測の誤差を計算し、error_updated に保存します。
  • 'Submit Answer' を押して、更新後の誤差と元の誤差を比較しましょう！