W tym ćwiczeniu ponownie otworzysz wykres danych o ekonomiczności spalania z ćwiczenia dotyczącego parametrów. Tym razem użyjesz metody gradientu prostego, aby znaleźć optymalne wartości wag i uprzedzeń dla modelu liniowego, który minimalizuje stratę.
Wykonaj 3 zadania pod wykresem.
Zadanie nr 1. Ustaw suwak Szybkość uczenia się pod wykresem, aby ustawić tempo uczenia się na poziomie 0,03. Kliknij przycisk Start, aby uruchomić gradient gradientowy.
Ile czasu trwa zbliżanie się modelu do punktu zbieżności (osiągnięcie stabilnej minimalnej wartości funkcji utraty)? Jaka jest wartość MSE w przypadku konwergencji modelu? Jakie wartości wagi i odchyleń generują tę wartość?
Zadanie 2: kliknij przycisk Reset pod wykresem, aby zresetować wartości wagi i uśredniania na wykresie. Dostosuj suwak Szybkość uczenia się do wartości około 1,10e–5. Aby uruchomić zstępujące wygładzanie gradientu, kliknij przycisk Start (Rozpocznij).
Jak długo tym razem trwa konwergencja trenowania modelu?
Zadanie 3: kliknij przycisk Reset pod wykresem, aby zresetować wartości wagi i bicia. Przesuń suwak Szybkość uczenia się do wartości 1. Aby uruchomić zstępujące ścieżki gradientu, kliknij przycisk Start (Rozpocznij).
Co się dzieje z wartościami utraty podczas uruchamiania gradientu prostego? Ile czasu zajmie zbliżenie się do optymalnego rozwiązania w przypadku trenowania modelu?