בתרגילים האינטראקטיביים הבאים תשתמשו במה שלמדתם כדי לאמן רשת נוירונים שמתאימה לנתונים לא ליניאריים.
פעילות גופנית
בתרגילים לשילוב תכונות במודול הנתונים הקטגוריים, שבנית תכונות באופן ידני כדי להתאים לנתונים לא ליניאריים. עכשיו נראה אם אתם יכולים ליצור רשת נוירונים שיכולה ללמוד באופן אוטומטי איך להתאים נתונים לא ליניאריים במהלך האימון.
המשימה: להגדיר רשת נוירונים שיכולה להפריד בין הנקודות הכתומות הנקודות הכחולות בתרשים שלמטה, כך שההפסד של שתי הנקודות יהיה פחות מ-0.2. את נתוני האימון והבדיקה.
הוראות:
בווידג'ט האינטראקטיבי הבא:
- לשנות את ההיפר-פרמטרים של רשת הנוירונים על ידי ניסוי עם כמה
של הגדרות התצורה הבאות:
- להוסיף או להסיר שכבות מוסתרות על ידי לחיצה על הלחצנים + ו-- משמאל לכותרת HIDDEN LAYERS בתרשים הרשת.
- כדי להוסיף או להסיר נוירונים בשכבה נסתרת, לוחצים על הסמל + או הסמל -. מעל לעמודה של שכבה נסתרת.
- כדי לשנות את קצב הלמידה צריך לבחור ערך חדש בקטע שיעור למידה בתפריט הנפתח שמעל התרשים.
- משנים את פונקציית ההפעלה על ידי בחירת ערך חדש התפריט הנפתח הפעלה מעל התרשים.
- לוחצים על לחצן ההפעלה (Back️) מעל התרשים כדי לאמן את רשת הנוירונים באמצעות הפרמטרים שצוינו.
- לצפות בהדמיה של המודל שמתאים לנתונים כאימון מתקדם, וגם בדיקות אובדן וגם הערכים של הפסד אימון במדד הקטע Output.
- אם המודל לא מניב אובדן נמוך מ-0.2 בנתוני הבדיקה והאימון, לוחצים על 'איפוס' וחוזרים על שלבים 1 עד 3 עם הגדרות אישיות שונות. הגדרות. חוזרים על התהליך עד שמגיעים לתוצאות המועדפות.
אפשר ללחוץ כאן כדי לקבל מידע על הפתרון שלנו
הצלחנו להגיע להפסד של פחות מ-0.2 בבדיקות וגם באימון בדרכים הבאות:
- מוסיפים שכבה מוסתרת אחת שמכילה 3 נוירונים.
- בחירה של קצב למידה 0.01.
- בחירת פונקציית הפעלה של ReLU.