W tym ćwiczeniu ponownie otworzysz wykres danych o ekonomiczności spalania z ćwiczenia dotyczącego parametrów. Tym razem użyjesz metody gradientu prostego, aby znaleźć optymalne wartości wag i uprzedzeń dla modelu liniowego, który minimalizuje stratę.
Wykonaj 3 zadania pod wykresem.
Zadanie 1: przesuń suwak Szybkość uczenia się pod wykresem, aby ustawić szybkość uczenia się na 0,03. Aby wykonać sprowadzanie gradientowe, kliknij przycisk Start (Rozpocznij).
Ile czasu trwa zbliżanie się modelu do punktu zbieżności (osiągnięcie stabilnej minimalnej wartości funkcji utraty)? Jaka jest wartość MSE w przypadku konwergencji modelu? Jakie wartości wagi i uśrednienia dają tę wartość?
Zadanie 2: kliknij przycisk Reset pod wykresem, aby zresetować wartości wagi i uśrednienia na wykresie. Dostosuj suwak Szybkość uczenia się do wartości około 1,10e–5. Aby wykonać sprowadzanie gradientowe, kliknij przycisk Start (Rozpocznij).
Jak długo tym razem trwa konwergencja trenowania modelu?
Zadanie 3: kliknij przycisk Reset pod wykresem, aby zresetować wartości wagi i bicia. Przesuń suwak Szybkość uczenia się do wartości 1. Aby wykonać sprowadzanie gradientowe, kliknij przycisk Start (Rozpocznij).
Co się dzieje z wartościami utraty podczas uruchamiania gradientu prostego? Jak długo potrwa zbliżanie modelu do tego czasu?