Кодуємо, як зміни ваг впливають на точність

Тепер ви зможете змінювати ваги у справжній мережі й побачите, як це впливає на точність моделі!

Погляньте на таку нейронну мережу: Ch2Ex4

Її ваги попередньо завантажено як weights_0. Ваше завдання в цій вправі — оновити одну вагу в weights_0, щоб створити weights_1, яка дасть ідеальний прогноз (коли передбачене значення дорівнює target_actual: 3).

За потреби використайте ручку й папір, щоб випробувати різні комбінації. Ви використаєте функцію predict_with_network(), яка приймає масив даних як перший аргумент, а ваги — як другий.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть словник ваг під назвою weights_1, у якому ви змінили 1 вагу з weights_0 (потрібно зробити лише 1 зміну в weights_0, щоб отримати ідеальний прогноз).
Отримайте прогнози з новими вагами за допомогою функції predict_with_network() з аргументами input_data і weights_1.
Обчисліть похибку для нових ваг, віднявши target_actual від model_output_1.
Натисніть "Submit Answer", щоб побачити, як порівнюються похибки!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# The data point you will make a prediction for
input_data = np.array([0, 3])

# Sample weights
weights_0 = {'node_0': [2, 1],
             'node_1': [1, 2],
             'output': [1, 1]
            }

# The actual target value, used to calculate the error
target_actual = 3

# Make prediction using original weights
model_output_0 = predict_with_network(input_data, weights_0)

# Calculate error: error_0
error_0 = model_output_0 - target_actual

# Create weights that cause the network to make perfect prediction (3): weights_1
weights_1 = {'node_0': [____, ____],
             'node_1': [____, ____],
             'output': [____, ____]
            }

# Make prediction using new weights: model_output_1
model_output_1 = ____

# Calculate error: error_1
error_1 = ____ - ____

# Print error_0 and error_1
print(error_0)
print(error_1)

Редагувати та запускати код