この演習では、パラメータの演習で作成した燃費データのグラフを再度使用します。今回は、勾配降下法を使用して、損失を最小限に抑える線形モデルの最適な重みとバイアスの値を学習します。
グラフの下にある 3 つのタスクを完了します。
タスク 1: グラフの下にある [学習率] スライダーを調整して、学習率を 0.03 に設定します。[開始] ボタンをクリックして、勾配降下法を実行します。
モデルのトレーニングが収束（安定した最小損失値に達する）までにどのくらいの時間がかかりますか？モデルの収束時の MSE 値は何ですか？この値を生成する重みとバイアスの値は何ですか？
タスク 2: グラフの下にある [リセット] ボタンをクリックして、グラフの重みとバイアスの値をリセットします。[学習率] スライダーを 1.10e–5 前後の値に調整します。[開始] ボタンをクリックして、勾配降下法を実行します。
今回のモデルのトレーニングが収束するまでの時間について、どのようなことに気づきましたか？
タスク 3: グラフの下にある [リセット] ボタンをクリックして、グラフの重みとバイアスの値をリセットします。[学習率] スライダーを 1 まで調整します。[開始] ボタンをクリックして、勾配降下法を実行します。
グラデーション降下法を実行すると、損失値はどうなりますか？今回のモデル トレーニングが収束するまでにどのくらいの時間がかかりますか？