플레이그라운드는 대화형 응용 프로그램으로 다양한 장치를 조작할 수 있으며 다양한 측면을 살펴봤습니다 플레이그라운드를 사용하면 특성을 선택하고 초매개변수를 조정할 수 있습니다. 선택한 것이 모델에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.
이 페이지에는 두 가지 플레이그라운드 실습이 포함되어 있습니다.
연습 1: 기본 특성 교차
이 연습에서는 플레이그라운드의 다음 부분에 중점을 둡니다. 사용자 인터페이스:
- 특성 아래에서 세 가지 잠재적인 모델 특성을 확인합니다.
- x1
- x2
- x1x2
- 출력 아래에는 주황색 파란색 점으로 표시됩니다. 정사각형 숲을 보고 있다고 상상해 보세요. 주황색 점은 병든 나무의 위치를 나타내고 파란색 점은 위치를 찾을 수 있을 것입니다.
- 특징과 출력 사이에서 아주 자세히 살펴보면 세 가지 각 특성을 출력에 연결하는 희미한 점선입니다. 각 점선의 너비는 현재 관련된 가중치를 나타냅니다. 살펴보겠습니다 이 선들은 매우 희미한데, 그 이유는 시작 가중치가 0으로 초기화됩니다. 체중이 증가하거나 감소함에 따라 선의 두께도 줄어드는 것입니다.
작업 1: 다음을 수행하여 플레이그라운드를 살펴봅니다.
- 특성 x1을 출력에 연결하는 희미한 선을 클릭합니다. 팝업이 나타납니다.
- 팝업에서 가중치
1.0를 입력합니다. - Enter를 누릅니다.
다음 사항에 유의하세요.
- x1에 대한 점선은 가중치가 증가할수록 두꺼워집니다. 0에서 1.0으로 변경합니다.
- 이제 주황색과 파란색 배경이 표시됩니다.
- 주황색 배경은 병든 나무가 어디에 있는지 추정한 있습니다.
- 파란색 배경은 건강한 나무가 어디에 살고 있는지에 대한 있습니다. 모델의 성능이 좋지 않습니다. 모델 추측의 약 절반이 오답입니다.
- x1의 경우 가중치가 1.0이고 다른 특성의 경우 0이므로 모델이 x1의 값과 정확하게 일치합니다.
작업 2: 다음 세 가지 특성 중 일부 또는 전부의 가중치를 변경하여 모델 (배경색)이 아프거나 건강하다고 예측합니다 수 있습니다. 해결 방법은 플레이그라운드 바로 아래에 표시됩니다.
연습 2: 보다 정교한 특성 교차
두 번째 연습에서는 주황색 점 (병든 나무)의 배열 살펴보기 출력 모델에서 파란색 점 (건강한 나무)을 살펴보면 다음과 같은 사실을 알 수 있습니다.
- 점들은 대략 구형의 패턴을 형성합니다.
- 점의 배열에 노이즈가 있습니다. 예를 들어 파란색 점들이 있습니다. 결과적으로 훌륭한 모델이라도 각 점을 정확하게 예측할 가능성이 낮습니다.
작업 1: 다음을 수행하여 플레이그라운드 UI를 살펴봅니다.
- 검은색 상자 안에 있는 흰색 삼각형인 실행/일시중지 버튼을 클릭합니다. 있습니다. 플레이그라운드에서 모델 학습을 시작합니다. 관찰 에포크 카운터가 증가하고 있습니다.
- 시스템이 최소 300세대 동안 학습한 후에 같은 버튼을 실행/일시중지 버튼: 학습을 일시중지합니다.
- 모델을 살펴보세요. 모델의 예측이 올바른가요? 즉, 파란색 점이 일반적으로 파란색 배경으로 둘러싸여 있고 주황색 점들이 보통 주황색 배경에 둘러싸여 있습니다.
- OUTPUT 바로 아래에 표시되는 테스트 손실 값을 검토합니다. 이것은 1.0에 가까운 값 (손실이 높음) 또는 0에 가까울수록 (손실이 더 작음)?
- 왼쪽에 있는 굽은 화살표를 눌러 플레이그라운드를 재설정 실행/일시중지 버튼.
작업 2: 다음을 수행하여 더 나은 모델을 빌드해 보세요.
- 가능한 5가지 기능을 조합하여 선택하거나 선택 해제합니다.
- 학습률을 조정합니다.
- 시스템을 500세대 이상 학습시킵니다.
- 테스트 손실 값을 검토합니다. 테스트 손실이 0.2보다 작아질 수 있나요?
솔루션은 플레이그라운드 아래에 표시됩니다.