Индекс кривизны и потери
Проект с пингвинами
Проект использует 342 записи Palmer с нужными измерениями: 240 для обучения, 102 для проверки. Выбранные примеры для обучения определяют масштабирование и параметры модели. Исходный CSV
Этот проект обучает веса с помощью softmax, в отличие от лаборатории на главной странице, где используются ближайшие средние по видам. Те же измерения пингвинов, но разные методы классификации. Предсказания могут различаться.
Предположения и обозначения источника · Объясняют символы и предположения в утверждении источника.
Проект содержит конечные наблюдения и обученные параметры. Проверочная выборка не устанавливает границы для генеральной совокупности и не доказывает теорему.
Рассмотрите понятие рядом с проектом: предположения источника могут отличаться. Эти наблюдения не доказывают теорему.
Вход: 12 × 2; Проверка на новых данных: 102 · #58 · 40.6 мм, 193 мм. Известный ответ: Адели; Прогноз: Адели · [≈0,7383; ≈0,2444; ≈0,01737].
Используется в разделах источника: 5.1 Форма поверхности ошибки
Рисунок источника схематично показывает индекс критической точки в зависимости от потери и отмечает значения потери 0, 0.25 и 0.5.
Метки описывают оси схематического рисунка.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Рисунок схематичен; сами отметки не дают набора данных и не количественно описывают изображённое распределение.
Обозначения
- Индекс критической точки на рисунке.
- Ось потерь на рисунке.
Пример формулы источника
Этот пример использует свои входные данные и предположения. Его изменение не меняет проект.
Измените значение или код и запустите пример. Это конечная иллюстрация, а не доказательство теоремы.
Поток данных в этом примере
Код изменён. Сбросьте его, чтобы вернуть схему примера.
Начальные значения в коде
lossTicks=[0, 0.25, 0.5]
Вычисляется здесь
Выражение результата: { lossTicks }
Возвращает
lossTicks- массив (3 элементов): [0, 0,25, 0,5]
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Рисунок схематичен; сами отметки не дают набора данных и не количественно описывают изображённое распределение.
Источник: Обозначение в тексте