การถดถอยเชิงเส้น: แบบฝึกหัดที่ไล่ระดับสี

ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะกลับไปดูกราฟข้อมูลการประหยัดพลังงานจาก การออกกำลังกายพารามิเตอร์ แต่คราวนี้คุณจะ ใช้การไล่ระดับสีเพื่อศึกษาค่าน้ำหนักและค่าความเอียงที่เหมาะสมที่สุดสำหรับเส้นตรง ที่ลดการสูญหายน้อยที่สุด

ทำงาน 3 อย่างที่อยู่ใต้กราฟ

งานที่ 1: ปรับแถบเลื่อนอัตราการเรียนรู้ใต้กราฟเพื่อตั้งค่า อัตราการเรียนรู้ที่ 0.03 คลิกปุ่มเริ่มต้นเพื่อเรียกใช้การไล่ระดับสี

เวลาที่การฝึกโมเดลใช้ในการบรรจบกัน (ถึงจำนวนขั้นต่ำที่เสถียร ค่าที่หายไป) ค่า MSE ในการลู่เข้าโมเดลเป็นเท่าใด น้ำหนักและความเอนเอียงใด จะสร้างค่านี้ได้อย่างไร

คลิกไอคอนบวกเพื่อดูวิธีแก้ปัญหา

เมื่อเราตั้งอัตราการเรียนรู้เป็น 0.03 โมเดลจะแสดงผลหลังจาก ประมาณ 30 วินาที ทำให้มี MSE ต่ำกว่า 3 โดยมีน้ำหนักและ ค่าอคติระหว่าง –2.08 และ 23.098 ตามลำดับ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเราได้ ให้คะแนนการเรียนรู้ที่ดี

หมายเหตุ: จุดข้อมูลในกราฟมีความแตกต่างกันเล็กน้อย ทุกครั้งที่คุณโหลดหน้าเว็บ ดังนั้นวิธีแก้ปัญหาอาจเล็กน้อย แตกต่างจากของเรา

งาน #2: คลิกปุ่มรีเซ็ตใต้กราฟเพื่อรีเซ็ตน้ำหนักและ ค่าความเอนเอียงในกราฟ ปรับแถบเลื่อนอัตราการเรียนรู้เป็นค่ารอบๆ 1.10e^-5 คลิกปุ่มเริ่มต้นเพื่อเรียกใช้การไล่ระดับสี

คุณสังเกตเห็นอะไรบ้างเกี่ยวกับระยะเวลาที่การฝึกโมเดลผสานกัน ครั้งนี้ไหม

คลิกไอคอนบวกเพื่อดูคำตอบ

หลังจากผ่านไปหลายนาที การฝึกโมเดลยังคงไม่สลับกัน เล็ก การอัปเดตค่าน้ำหนักและความเอนเอียงจะยังคงส่งผลให้ค่าต่ำลงเล็กน้อย ค่าที่หายไป ซึ่งแนะนำว่าการเลือกอัตราการเรียนรู้ที่สูงขึ้น เปิดใช้การไล่ระดับสีเพื่อหาค่าน้ำหนักและค่าความเอียงที่เหมาะสมที่สุดสำหรับค่าอื่นๆ อย่างรวดเร็ว

งานที่ 3: คลิกปุ่มรีเซ็ตใต้กราฟเพื่อรีเซ็ตน้ำหนัก และค่าความเอนเอียงในกราฟ ปรับแถบเลื่อนอัตราการเรียนรู้ไม่เกิน 1 คลิกปุ่มเริ่มต้นเพื่อเรียกใช้การไล่ระดับสี

จะเกิดอะไรขึ้นกับค่าการสูญเสียเมื่อเรียกใช้การไล่ระดับสี ระยะเวลาที่จะจำลอง ในการฝึกอบรมครั้งนี้มาบรรจบกันอย่างไร

คลิกไอคอนบวกเพื่อดูคำตอบ

ค่าการสูญเสียมีความผันผวนอย่างมากที่ค่าสูง (MSE มากกว่า 300) ซึ่งเป็นการบ่งชี้ว่าอัตราการเรียนรู้สูงเกินไปและการฝึกโมเดล จะไม่มีทางมาถึงการบรรจบกัน