1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Introduction to TensorFlow in Python
Connected

演習

線形モデルを学習する

この演習では、前の演習の続きから始めます。切片と傾きである intercept と slope はすでに定義・初期化されています。さらに、データとモデル変数を使って損失を計算する関数 loss_function(intercept, slope) も定義済みです。

ここから、最適化操作を opt として定義します。続いて、損失を最小化して intercept と slope の最適値を求め、単回帰の線形モデルを学習します。opt は各ステップで最適解に近づこうとしますが、到達には多くのステップが必要です。そのため、この操作を繰り返し実行する必要があります。

指示

100 XP
  • 学習率 0.5 で Adam オプティマイザを opt として初期化します。
  • .minimize() メソッドをオプティマイザに適用します。
  • .minimize() には、適切な引数を取る loss_function() をラムダ関数で渡します。
  • 更新が必要な変数のリストを var_list に指定します。