1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với Python
Connected

Bài tập

Lập trình tác động của việc thay đổi trọng số đến độ chính xác

Giờ bạn sẽ thay đổi các trọng số trong một mạng thực tế và xem chúng ảnh hưởng thế nào đến độ chính xác của mô hình!

Hãy xem mạng neural sau: Ch2Ex4

Các trọng số của nó đã được nạp sẵn dưới tên weights_0. Nhiệm vụ của bạn trong bài này là cập nhật một trọng số trong weights_0 để tạo ra weights_1, sao cho mô hình dự đoán hoàn hảo (nghĩa là giá trị dự đoán bằng với target_actual: 3).

Nếu cần, hãy dùng bút và giấy để thử các tổ hợp khác nhau. Bạn sẽ dùng hàm predict_with_network(), hàm này nhận một mảng dữ liệu làm đối số thứ nhất và trọng số làm đối số thứ hai.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo một dictionary trọng số tên weights_1 trong đó bạn thay đổi 1 trọng số từ weights_0 (Bạn chỉ cần chỉnh sửa 1 chỗ trong weights_0 để tạo ra dự đoán hoàn hảo).
  • Lấy dự đoán với bộ trọng số mới bằng cách dùng hàm predict_with_network() với input_data và weights_1.
  • Tính sai số cho bộ trọng số mới bằng cách lấy model_output_1 trừ target_actual.
  • Nhấn "Gửi câu trả lời" để xem các sai số so sánh ra sao!