1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Nhập môn TensorFlow bằng Python
Connected

演習

Chỉnh sửa hàm mất mát

Trong bài tập trước, bạn đã định nghĩa một hàm mất mát của tensorflow rồi đánh giá nó một lần cho một tập giá trị thực tế và dự đoán. Trong bài này, bạn sẽ tính mất mát bên trong một hàm khác tên là loss_function(), hàm này trước tiên sinh ra các giá trị dự đoán từ dữ liệu và các biến. Mục tiêu là xây dựng một hàm theo các biến có thể huấn luyện của mô hình và trả về giá trị mất mát. Khi đó bạn có thể lặp lại việc đánh giá hàm này với các giá trị biến khác nhau cho đến khi tìm được giá trị nhỏ nhất. Trong thực tế, bạn sẽ truyền hàm này vào một bộ tối ưu trong tensorflow. Lưu ý rằng features và targets đã được định nghĩa và sẵn sàng sử dụng. Ngoài ra, Variable, float32, và keras cũng đã sẵn có.

指示

100 XP
  • Định nghĩa một biến scalar với giá trị khởi tạo 1.0 và kiểu float32.
  • Định nghĩa một hàm tên loss_function(), nhận các đối số theo thứ tự: scalar, features, rồi targets.
  • Sử dụng hàm mất mát mean absolute error.