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Treinando redes neurais com TensorFlow

No exercício anterior, você definiu um modelo, model(w1, b1, w2, b2, features), e uma função de perda, loss_function(w1, b1, w2, b2, features, targets), ambos disponíveis para você neste exercício. Agora você vai treinar o modelo e avaliar seu desempenho prevendo inadimplência em um conjunto de teste, que consiste em test_features e test_targets e está disponível para você. As variáveis treináveis são w1, b1, w2 e b2. Além disso, as seguintes operações já foram importadas para você: keras.activations.relu() e keras.layers.Dropout().

Este exercicio faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

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Instruções do exercicio

  • Configure o otimizador para realizar a minimização.
  • Adicione as quatro variáveis treináveis a var_list na ordem em que aparecem como argumentos de loss_function().
  • Use o modelo e test_features para prever os valores de test_targets.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Train the model
for j in range(100):
    # Complete the optimizer
	opt.____(lambda: loss_function(w1, b1, w2, b2), 
                 var_list=[____, ____, ____, ____])

# Make predictions with model using test features
model_predictions = model(w1, b1, w2, b2, ____)

# Construct the confusion matrix
confusion_matrix(test_targets, model_predictions)
Editar e Executar Código