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

Bài tập

Cải thiện trọng số mô hình

Tuyệt vời! Bạn vừa tính được các độ dốc cần thiết. Giờ là lúc dùng chúng để cải thiện mô hình. Nếu bạn cộng các độ dốc vào trọng số, bạn sẽ đi đúng hướng. Tuy nhiên, cũng có thể đi quá xa theo hướng đó. Vì vậy, trước tiên bạn nên đi một bước nhỏ với tốc độ học thấp hơn, rồi kiểm tra xem mô hình có cải thiện không.

Các trọng số đã được nạp sẵn trong weights, giá trị thực của biến đích là target, và dữ liệu đầu vào là input_data. Các dự đoán từ trọng số ban đầu được lưu trong preds.

Hướng dẫn

100 XP
  • Đặt tốc độ học là 0.01 và tính lỗi từ các dự đoán ban đầu. Phần này đã được làm sẵn cho bạn.
  • Tính trọng số đã cập nhật bằng cách trừ tích của learning_rate và slope khỏi weights.
  • Tính dự đoán đã cập nhật bằng cách nhân weights_updated với input_data rồi lấy tổng.
  • Tính lỗi cho các dự đoán mới. Lưu kết quả vào error_updated.
  • Nhấn "Gửi câu trả lời" để so sánh lỗi đã cập nhật với lỗi ban đầu!