Ważenie straty

Wytrenowano trzy wersje modelu z dwoma wyjściami do przewidywania alfabetu i znaków, który wcześniej zbudowano: model_a, model_b i model_c. We wszystkich trzech stratę zdefiniowano w następujący sposób:

loss_alpha = criterion(outputs_alpha, labels_alpha)
loss_char = criterion(outputs_char, labels_char)
loss = ((1 - char_weight) * loss_alpha) + (char_weight * loss_char)

Każdy z tych trzech modeli był jednak trenowany z inną wartością char_weight: 0.1, 0.5 lub 0.9.

Użyj zdefiniowanej w poprzednim ćwiczeniu funkcji evaluate_model(), aby sprawdzić dokładność każdego modelu. Jaka wartość char_weight została użyta do trenowania którego modelu?

Możliwe odpowiedzi

model_a: 0.1, model_b: 0.5, model_c: 0.9

model_a: 0.1, model_b: 0.9, model_c: 0.5

model_a: 0.5, model_b: 0.1, model_c: 0.9

model_a: 0.9, model_b: 0.1, model_c: 0.5

model_a: 0.9, model_b: 0.5, model_c: 0.1

ćwiczenie

Ważenie straty

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

ćwiczenie