ความสูญเสียของกฎทำนาย
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
ความสูญเสียรายตัวอย่าง · ให้คะแนนความสูญเสียแก่ข้อมูลสังเกตหนึ่งตัวอย่าง
ค่าทำนายและคำตอบให้ความสูญเสีย การจำแนกใช้ครอสเอนโทรปีและ α/2 คูณผลรวมน้ำหนักที่ไม่ใช่ไบแอสยกกำลังสอง ริดจ์ใช้ MSE ของมวลที่ปรับสเกลและ α คูณสัมประสิทธิ์ทุกตัวรวมไบแอสยกกำลังสอง
พิจารณาแนวคิดนี้ร่วมกับโครงการ สมมติฐานของต้นฉบับอาจต่างกัน ข้อมูลชุดนี้ไม่พิสูจน์ทฤษฎีบท
ข้อมูลเข้า: 12 × 2; ประเมินชุดทดสอบ: 102 · #58 · 40.6 มม., 193 มม.. คำตอบที่ทราบ: อาเดลี; ค่าทำนาย: อาเดลี · [≈0.7383, ≈0.2444, ≈0.01737].
ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 2.1 มองผ่านความคล้ายคลึง
ใช้กฎทำนายกับ x ก่อน แล้วเปรียบเทียบค่าทำนายที่ได้กับ y ด้วยความสูญเสียที่เลือก
สิ่งนี้แยกแบบจำลองจากกฎที่ใช้ให้คะแนนค่าทำนาย
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตรงตามนิยาม · ผลลัพธ์ตรงตามการคำนวณสำหรับข้อมูลเข้าสมมติจำนวนจำกัดนี้ ยกเว้นการปัดเศษตามปกติของคอมพิวเตอร์
สัญลักษณ์
- กฎทำนาย
- ข้อมูลเข้าและเป้าหมาย
- ความสูญเสียบนคู่ค่าทำนายและเป้าหมาย ตัวอย่างนี้ใช้ความสูญเสียกำลังสอง
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
คุณเลือก
input.weight= 2input.x= 2input.y= 1
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { prediction, loss }
prediction=input.weight * input.xใช้:input.weight,input.xloss=(prediction - input.y) ** 2ใช้:prediction,input.y
ส่งกลับ
prediction- 4
loss- 9
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
เปลี่ยนข้อมูลเข้าแล้วเรียกใช้โค้ดเดิมอีกครั้ง ผลลัพธ์ที่แสดงใช้ค่าข้างต้น
แหล่งอ้างอิง: นิพจน์จากแหล่งต้นฉบับ