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练习

로컬 최소값의 위험성

전역 최소값(오른쪽 점으로 표시)과 여러 개의 로컬 최소값(왼쪽 점으로 표시된 것 포함)을 가지는 다음 손실 함수 loss_function()의 그래프를 살펴보세요.

하나의 변수에 대한 함수 그래프로, 여러 로컬 최소값과 하나의 전역 최소값이 있습니다.

이번 연습에서는 keras.optimizers.SGD()를 사용해 loss_function()의 전역 최소값을 찾아보겠습니다. 이를 두 번 수행하는데, 매번 loss_function()에 주는 초기 입력값을 다르게 합니다. 먼저 초기값이 6.0인 변수 x_1을 사용하고, 다음으로 초기값이 0.3인 변수 x_2를 사용합니다. loss_function()은 이미 정의되어 있으며 사용할 수 있습니다.

说明

100 XP
  • 학습률 0.01을 사용하는 확률적 경사 하강법(SGD) 옵티마이저로 opt를 설정하세요.
  • 손실 함수 loss_function()과 초기값이 6.0인 변수 x_1을 사용해 최소화를 수행하세요.
  • 손실 함수 loss_function()과 초기값이 0.3인 변수 x_2를 사용해 최소화를 수행하세요.
  • x_1과 x_2를 numpy 배열로 출력하고 값이 서로 다른지 확인하세요. 이는 알고리즘이 찾은 최소값입니다.