เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกำหนดค่าเริ่มต้นใน TensorFlow

การกำหนดค่าเริ่มต้นที่ดีช่วยลดเวลาที่ใช้ในการค้นหาจุดต่ำสุดของฟังก์ชัน ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะกำหนดค่าเริ่มต้นให้กับน้ำหนัก (weights) และค่า bias ของโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ทำนายการผิดนัดชำระหนี้บัตรเครดิต เพื่อสร้างความเข้าใจพื้นฐาน เราจะใช้วิธีพีชคณิตเชิงเส้นระดับต่ำแทนการใช้ฟังก์ชันสำเร็จรูปและการดำเนินการระดับสูงของ keras นอกจากนี้ยังขยายจำนวน input features จาก 3 เป็น 23 โดยได้นำเข้าการดำเนินการเหล่านี้จาก tensorflow แล้ว ได้แก่ Variable(), random() และ ones()

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

TensorFlow เบื้องต้นใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กำหนดค่าเริ่มต้นให้กับน้ำหนักของ layer 1 ชื่อ w1 เป็น Variable() ที่มี shape [23, 7] โดยสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติ
  • กำหนดค่าเริ่มต้นให้กับ bias ของ layer 1 โดยใช้ค่า ones
  • ใช้การสุ่มจากการแจกแจงแบบปกติเพื่อกำหนดค่าเริ่มต้นให้ w2 เป็น Variable() ที่มี shape [7, 1]
  • กำหนด b2 เป็น Variable() และตั้งค่าเริ่มต้นเป็น 0.0

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Define the layer 1 weights
w1 = ____(random.normal([____, ____]))

# Initialize the layer 1 bias
b1 = Variable(____([7]))

# Define the layer 2 weights
w2 = ____

# Define the layer 2 bias
b2 = ____
แก้ไขและรันโค้ด