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道练习

用代码探索权重变化如何影响准确率

现在，您将亲自修改真实网络中的权重，并观察这如何影响模型的准确率！

看看下面的神经网络： Ch2Ex4

其权重已作为 weights_0 预先加载。您在本练习中的任务是仅更新 weights_0 中的一个权重，得到 weights_1，使其产生完美预测（预测值等于 target_actual：3）。

如有需要，可用纸笔尝试不同的组合。您将使用 predict_with_network() 函数，它以数据数组为第一个参数、以权重为第二个参数。

说明

100 XP
  • 创建名为 weights_1 的权重字典，其中将 weights_0 中的1个权重改动（只需对 weights_0 做 1 处修改即可得到完美预测）。
  • 使用 predict_with_network() 函数，传入 input_data 和 weights_1，用新权重获取预测结果。
  • 通过用 model_output_1 减去 target_actual 来计算新权重的误差。
  • 点击 "Submit Answer" 查看误差的对比！