การตัดแต่งน้ำหนัก
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
การตัดแต่ง · อธิบายการตัดน้ำหนักเครือข่ายและขอบเขตความผิดพลาด
โครงการใช้กฎเชิงเส้นกับสองคุณลักษณะ น้ำหนักที่ฝึกให้คะแนนหรือมวลที่ปรับสเกล
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: 6.5 ตัดการเชื่อมต่อที่ไม่จำเป็น
เก็บน้ำหนักผลลัพธ์ที่เลือกไว้และแทนที่ตัวอื่นด้วยศูนย์
การตัดแต่งนำการเชื่อมต่อหรือหน่วยบางส่วนออกจากโครงข่าย
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ภาพประกอบ · หน้ากากที่เลือกเองนี้แสดงการตัดแต่ง ไม่ได้พิสูจน์ขอบเขตความผิดพลาดในต้นฉบับหรือเลือกหน้ากากที่เหมาะสมที่สุด
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
คุณเลือก
input.first= 1
ค่าเริ่มต้นในโค้ด
keep=[true, false, true]
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { before: weights, after: weights.map((weight, i) => (keep[i] ? weight : 0)) }
weights=[input.first, 2, -1]ใช้:input.first
ส่งกลับ
before- อาร์เรย์ (3 รายการ): [1, 2, -1]
after- อาร์เรย์ (3 รายการ): [1, 0, -1]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
เปลี่ยนข้อมูลป้อนเข้าแล้วเรียกใช้โค้ดเดิมอีกครั้ง ผลลัพธ์ที่แสดงใช้ค่าที่แสดงไว้ด้านบน
แหล่งอ้างอิง: น้ำหนักหลังตัดแต่ง