في التمارين التفاعلية أدناه، ستستخدم ما تعلمته لتدريب الشبكة العصبية لتتناسب مع البيانات غير الخطية.
تمارين
في التمارين المتقاطعة الميزات في وحدة البيانات الفئوية، قمت ببناء الخصائص يدويًا لملاءمة البيانات غير الخطية. والآن، سترى ما إذا كان بإمكانك إنشاء شبكة عصبية يمكنها التعلم كيفية ملاءمة البيانات غير الخطية أثناء التدريب.
مهمتك: تكوين شبكة عصبية يمكنها فصل النقاط البرتقالية عن النقاط الزرقاء في الرسم التخطيطي أدناه، مما أدى إلى خسارة أقل من 0.2 في كلتيهما بيانات التطبيق والاختبار.
Instructions:
في التطبيق المصغّر التفاعلي أدناه:
- عدِّل مُدخلات الشبكة العصبونية الفائقة من خلال تجربة بعض
بإعدادات الضبط التالية:
- يمكنك إضافة طبقات مخفية أو إزالتها بالنقر على الزرّين + و- للانتقال إلى على يسار عنوان الفئات المخفية في الرسم التخطيطي للشبكة.
- إضافة أو إزالة الخلايا العصبية من طبقة مخفية بالنقر على + و- أعلى عمود ذي طبقة مخفية.
- يمكنك تغيير معدّل التعلّم من خلال اختيار قيمة جديدة من معدّل التعلّم. المنسدلة أعلى المخطط.
- قم بتغيير دالة التفعيل عن طريق اختيار قيمة جديدة من القائمة المنسدلة التفعيل أعلى المخطّط البياني.
- انقر على الزر "تشغيل" (▶️) أعلى المخطّط البياني لتدريب الشبكة العصبونية. نموذج باستخدام المعاملات المحددة.
- لاحظ تصور النموذج الذي يناسب البيانات كتدريب التقدم، بالإضافة إلى اختبار الخسارة قيم خسارة التدريب في قسم الإخراج.
- فإذا لم يحقق النموذج خسارة أقل من 0.2 في بيانات الاختبار والتدريب، النقر على "إعادة الضبط"، وتكرار الخطوات من 1 إلى 3 مع مجموعة مختلفة من الإعدادات الإعدادات. كرر هذه العملية حتى تحقق النتائج المفضلة.
انقر هنا للاطّلاع على الحلّ
لقد تمكنا من تحقيق كل من خسارة الاختبار والتدريب أقل من 0.2 من خلال:
- إضافة طبقة مخفية تحتوي على 3 خلايا عصبية.
- اختيار معدل التعلم 0.01.
- اختيار وظيفة تفعيل ReLU