1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với Python
Connected

演習

Tính độ dốc

Bây giờ bạn sẽ luyện tập cách tính độ dốc. Khi vẽ hàm loss mean-squared error theo các giá trị dự đoán, độ dốc là 2 * x * (xb-y), hay 2 * input_data * error. Lưu ý rằng x và b có thể gồm nhiều số (x là một vector cho mỗi điểm dữ liệu, và b là một vector). Trong trường hợp này, đầu ra cũng sẽ là một vector, và đó chính là điều bạn muốn.

Bạn đã sẵn sàng viết mã để tính độ dốc này với một điểm dữ liệu đơn lẻ. Bạn sẽ dùng các trọng số được định nghĩa sẵn là weights cũng như dữ liệu cho một điểm gọi là input_data. Giá trị mục tiêu thực tế bạn muốn dự đoán được lưu trong target.

指示

100 XP
  • Tính giá trị dự đoán preds bằng cách nhân weights với input_data và tính tổng của chúng.
  • Tính sai số (error), bằng preds trừ target. Lưu ý sai số này tương ứng với xb-y trong biểu thức gradient.
  • Tính độ dốc của hàm loss theo giá trị dự đoán. Để làm điều này, bạn cần lấy tích của input_data và error, rồi nhân kết quả đó với 2.