Îmbunătățirea ponderilor modelului

Bravo! Tocmai ai calculat pantele de care ai nevoie. Acum e momentul să le folosești pentru a-ți îmbunătăți modelul. Dacă aduni pantele la ponderi, vei merge în direcția corectă. Totuși, există riscul să faci un pas prea mare în acea direcție. De aceea, vei face mai întâi un pas mic, folosind o rată de învățare mai mică, și vei verifica dacă modelul se îmbunătățește.

Ponderile sunt preîncărcate ca weights, valoarea reală a țintei ca target, iar datele de intrare ca input_data. Predicțiile obținute cu ponderile inițiale sunt stocate în preds.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează rata de învățare la 0.01 și calculează eroarea pentru predicțiile inițiale. Acest pas a fost deja realizat pentru tine.
Calculează ponderile actualizate scăzând produsul dintre learning_rate și slope din weights.
Calculează predicțiile actualizate înmulțind weights_updated cu input_data și calculând suma lor.
Calculează eroarea pentru noile predicții. Stochează rezultatul în error_updated.
Apasă „Trimite răspunsul" pentru a compara eroarea actualizată cu cea inițială!

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set the learning rate: learning_rate
learning_rate = 0.01

# Calculate the predictions: preds
preds = (weights * input_data).sum()

# Calculate the error: error
error = preds - target

# Calculate the slope: slope
slope = 2 * input_data * error

# Update the weights: weights_updated
weights_updated = ____

# Get updated predictions: preds_updated
preds_updated = ____

# Calculate updated error: error_updated
error_updated = ____

# Print the original error
print(error)

# Print the updated error
print(error_updated)

Editează și rulează codul