改進模型權重
太好了！你剛算出了所需的斜率。現在要用這些斜率來改進模型。若把斜率加到權重上，方向是對的；不過，有可能走得太遠。所以你應該先用較小的學習率，在該方向上小步前進，並確認模型是否在變好。
權重已預先載入為 weights，目標的實際值為 target，輸入資料為 input_data。以初始權重得到的預測已存成 preds。
本練習屬於課程
Python 深度學習入門
練習說明
- 將學習率設為
0.01，並計算原始預測的誤差。這已替你完成。 - 透過從
weights減去learning_rate與slope的乘積，計算更新後的權重。 - 將
weights_updated與input_data相乘並取總和，計算更新後的預測。 - 計算新預測的誤差，將結果存成
error_updated。 - 按下「Submit Answer」來比較更新後的誤差與原始誤差！
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Set the learning rate: learning_rate
learning_rate = 0.01
# Calculate the predictions: preds
preds = (weights * input_data).sum()
# Calculate the error: error
error = preds - target
# Calculate the slope: slope
slope = 2 * input_data * error
# Update the weights: weights_updated
weights_updated = ____
# Get updated predictions: preds_updated
preds_updated = ____
# Calculate updated error: error_updated
error_updated = ____
# Print the original error
print(error)
# Print the updated error
print(error_updated)