1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Modificarea funcției de pierdere

În exercițiul anterior, ai definit o funcție de pierdere în tensorflow și ai evaluat-o o singură dată pentru un set de valori reale și valori prezise. În acest exercițiu, vei calcula pierderea în interiorul unei alte funcții numite loss_function(), care generează mai întâi valorile prezise pe baza datelor și a variabilelor. Scopul acestei abordări este să construiești o funcție a variabilelor antrenabile ale modelului care returnează pierderea. Poți apoi evalua această funcție în mod repetat pentru diferite valori ale variabilelor, până găsești minimul. În practică, vei transmite această funcție unui optimizator în tensorflow. Reține că features și targets sunt deja definite și disponibile. De asemenea, Variable, float32 și keras sunt disponibile.

Instrucțiuni

100 XP
  • Definește o variabilă, scalar, cu valoarea inițială 1.0 și tipul float32.
  • Definește o funcție numită loss_function(), care primește ca argumente scalar, features și targets, în această ordine.
  • Folosește o funcție de pierdere bazată pe eroarea absolută medie.