Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Khởi tạo trong TensorFlow

Một cách khởi tạo tốt có thể rút ngắn thời gian cần để tìm cực tiểu toàn cục. Trong bài tập này, bạn sẽ khởi tạo trọng số và bias cho một mạng nơ-ron dùng để dự đoán khả năng vỡ nợ thẻ tín dụng. Để xây dựng trực giác, chúng ta sẽ dùng cách tiếp cận đại số tuyến tính cấp thấp, thay vì các hàm tiện ích và các thao tác keras cấp cao. Chúng ta cũng sẽ mở rộng tập đặc trưng đầu vào từ 3 lên 23. Vài phép toán đã được nhập từ tensorflow: Variable(), random(), và ones().

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn TensorFlow bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo trọng số tầng 1, w1, là một Variable() có kích thước [23, 7], lấy mẫu từ phân phối chuẩn.
  • Khởi tạo bias của tầng 1 bằng ones.
  • Dùng một mẫu từ phân phối chuẩn để khởi tạo w2 là Variable() có kích thước [7, 1].
  • Định nghĩa b2 là một Variable() và đặt giá trị khởi tạo của nó là 0.0.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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 = ____
Chỉnh sửa và Chạy Mã