Aşağıdaki etkileşimli alıştırmalarda, öğrendiklerinizi kullanarak sinir ağını, doğrusal olmayan verileri uyduracak şekilde kullanmakta fayda var.
Antrenman
Çapraz özellik alıştırmaları Kategorik veri modülünde, özellik kesişimlerini, doğrusal olmayan verileri sağlayacak şekilde manuel olarak oluşturdunuz. Şimdi, otomatik olarak öğrenebilen bir nöral ağ oluşturup doğrusal olmayan verilerin nasıl sığdırılacağını öğreneceksiniz.
Göreviniz: Turuncu noktaları diğerlerinden ayırabilen bir nöral ağ yapılandırın aşağıdaki şemadaki mavi noktalarla her ikisinde de 0, 2'den daha az bir kayba eğitim ve test verilerini birleştiriyoruz.
Instructions:
Aşağıdaki etkileşimli widget'ta:
- Sinir ağı hiperparametrelerini değiştirmek için
şu yapılandırma ayarlarından birini tercih edebilirsiniz:
- + ve - düğmelerini tıklayarak gizli katman ekleyebilir veya ağ şemasında GİZLİ KATMANLAR başlığının solunda yer alır.
- + ve - seçeneklerini tıklayarak gizli bir katmana nöron ekleyebilir veya mevcut nöronları kaldırabilirsiniz düğmesini tıklayın.
- Öğrenme hızından yeni bir değer seçerek öğrenme hızını değiştirin. açılır menüyü kullanabilirsiniz.
- Etkinleştirme açılır menüsünü açın.
- Sinir ağını eğitmek için diyagramın üzerindeki Oynat (▶️) düğmesini tıklayın model değerini belirleyebilirsiniz.
- Verileri eğitim amaçlı olarak yerleştiren modelin görselleştirmesini gözlemleme ve ilerlemenin yanı sıra Test kaybı ve Eğitim kaybı değerleri Çıkış'ı tıklayın.
- Model, test ve eğitim verilerinde 0,2'nin altında bir kayba ulaşmıyorsa Sıfırla'yı tıklayın ve farklı bir yapılandırma kümesiyle 1-3 arasındaki adımları tekrarlayın Ayarlar'da devre dışı bırakabilirsiniz. Tercih edilen sonuçlara ulaşana kadar bu işlemi tekrarlayın.
Çözümümüz için burayı tıklayın
Aşağıdakileri yaparak hem test hem de eğitim kaybını 0,2'nin altına düşürmeyi başardık:
- 3 nöron içeren 1 gizli katman ekleniyor.
- 0,01 öğrenme hızı seçiliyor.
- ReLU'nun etkinleştirme fonksiyonunu seçme.