ПочатиПочніть безкоштовно

Ініціалізація в TensorFlow

Вдала ініціалізація може зменшити час, потрібний, щоб знайти глобальний мінімум. У цій вправі ми ініціалізуємо ваги та зсуви (biases) для нейронної мережі, яку буде використано для передбачення дефолту за кредитною карткою. Щоб краще зрозуміти процес, ми застосуємо підхід рівня лінійної алгебри, а не зручні функції та високорівневі операції keras. Ми також розширимо набір вхідних ознак з 3 до 23. Із tensorflow вже імпортовані кілька операцій: Variable(), random(), і ones().

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до TensorFlow на Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте ваги шару 1, w1, як Variable() форми [23, 7], вибіркою з нормального розподілу.
  • Ініціалізуйте зсув (bias) шару 1 за допомогою ones.
  • Використайте вибірку з нормального розподілу, щоб ініціалізувати w2 як Variable() форми [7, 1].
  • Визначте b2 як Variable() і встановіть початкове значення 0.0.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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 = ____
Редагувати та запускати код