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

exercițiu

Antrenarea rețelelor neuronale cu TensorFlow

În exercițiul anterior, ai definit un model, model(w1, b1, w2, b2, features), și o funcție de pierdere, loss_function(w1, b1, w2, b2, features, targets) — ambele sunt disponibile și în acest exercițiu. Acum vei antrena modelul și îi vei evalua performanța prin predicția rezultatelor de nerambursare pe un set de testare, format din test_features și test_targets. Variabilele antrenabile sunt w1, b1, w2 și b2. De asemenea, au fost importate pentru tine următoarele operații: keras.activations.relu() și keras.layers.Dropout().

Instrucțiuni

100 XP
  • Configurează optimizatorul pentru a efectua minimizarea.
  • Adaugă cele patru variabile antrenabile în var_list, în ordinea în care apar ca argumente ale funcției loss_function().
  • Folosește modelul și test_features pentru a prezice valorile corespunzătoare lui test_targets.