Постоянное расписание шага
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.
Обучение и обновление параметров · Выбирают правило или обновляют параметры с помощью правила обучения.
Текущая целевая функция даёт градиент для обновления параметров.
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: 1.2.1 Поиск более удачных параметров
Источник задаёт размер шага ηₖ равным K⁻¹ᐟ² для фиксированного числа обновлений K.
Расписание управляет масштабом каждого шага оптимизации.
Пример формулы источника
Иллюстрация · Здесь вычисляется расписание источника для K=4; оценка сходимости не устанавливается.
Обозначения
- Положительное целое число обновлений.
- Размер шага при обновлении k.
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
K=4
Вычисляется здесь
Выражение результата: { K, eta }
eta=1 / Math.sqrt(K)Использует:K
Возвращает
K- 4
eta- 0,5
Прочитайте числа из input и верните результат. Основы JavaScript.
Результат
Техническая формулировка
Числовые значения вымышлены. Здесь вычисляется расписание источника для K=4; оценка сходимости не устанавливается.
Источник: Обозначение в тексте