ในแบบฝึกหัดเชิงอินเทอร์แอกทีฟด้านล่างนี้ คุณจะได้ใช้สิ่งที่ได้เรียนรู้เพื่อฝึก โครงข่ายระบบประสาทเทียมให้พอดีกับข้อมูลแบบไม่เป็นเชิงเส้น
การออกกำลังกาย
ในแบบฝึกหัดไขว้ที่มีฟีเจอร์ ในโมดูลข้อมูลเชิงหมวดหมู่ กากบาทคุณลักษณะที่สร้างขึ้นด้วยตนเอง เพื่อให้พอดีกับข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้น ตอนนี้ คุณจะเห็นว่าคุณสามารถสร้างโครงข่ายระบบประสาทเทียมที่สามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติ วิธีปรับข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้นในระหว่างการฝึก
งานของคุณ: กำหนดค่าโครงข่ายระบบประสาทเทียมที่แยกจุดสีส้มออกจาก จุดสีน้ำเงินในแผนภาพด้านล่าง ทำให้สูญเสียค่าน้อยกว่า 0.2 ข้อมูลการฝึกอบรมและการทดสอบ
Instructions:
ในวิดเจ็ตแบบอินเทอร์แอกทีฟด้านล่าง
- แก้ไขไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโครงข่ายระบบประสาทเทียมด้วยการทดลองกับ
ของการตั้งค่าการกำหนดค่าต่อไปนี้
- เพิ่มหรือนำเลเยอร์ที่ซ่อนไว้ออกโดยคลิกปุ่ม + และ - ด้านซ้ายของส่วนหัวเลเยอร์ที่ซ่อนในแผนภาพเครือข่าย
- เพิ่มหรือนำเซลล์ประสาทออกจากเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่โดยคลิก + และ - ปุ่มเหนือคอลัมน์เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
- เปลี่ยนอัตราการเรียนรู้โดยเลือกค่าใหม่จากอัตราการเรียนรู้ เหนือแผนภาพ
- เปลี่ยนฟังก์ชันการเปิดใช้งานโดยเลือกค่าใหม่จาก เมนูแบบเลื่อนลงการเปิดใช้งานเหนือแผนภาพ
- คลิกปุ่มเล่น (▶️) เหนือแผนภาพเพื่อฝึกโครงข่ายประสาท โดยใช้พารามิเตอร์ที่ระบุ
- สังเกตการแสดงภาพของโมเดลที่ตรงกับข้อมูลเป็นการฝึก มีความคืบหน้า และ การสูญเสียการทดสอบและ ค่าการสูญเสียการฝึกใน ส่วนเอาต์พุต
- หากโมเดลไม่สูญเสียข้อมูลการทดสอบและการฝึกต่ำกว่า 0.2 คลิกรีเซ็ต แล้วทำขั้นตอนที่ 1-3 ซ้ำโดยใช้การกำหนดค่าอีกชุดหนึ่ง การตั้งค่า ทำขั้นตอนนี้ซ้ำจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
คลิกที่นี่เพื่อดูโซลูชันของเรา
เราประสบผลสำเร็จทั้งการสูญเสียจากการทดสอบและการฝึกอบรมต่ำกว่า 0.2 โดย
- การเพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ 1 ชั้นที่มีเซลล์ประสาท 3 เซลล์
- เลือกอัตราการเรียนรู้เป็น 0.01
- เลือกฟังก์ชันเปิดใช้งานของ ReLU