JavaScript для глубокого обучения 2021 TensorFlow js Ббк



Download 30,75 Mb.
Pdf ko'rish
bet64/457
Sana27.03.2022
Hajmi30,75 Mb.
#513488
1   ...   60   61   62   63   64   65   66   67   ...   457
Bog'liq
Цэй Ш., Байлесчи С., и др. - JаvaScript для глубокого обучения (Библиотека программиста) - 2021


Глава 2. Приступим: простая линейная регрессия в TensorFlow.js
73
> const avgDelaySec = tf.mean(trainData.timeSec);
> avgDelaySec.print();
Tensor
0.2950500249862671
Далее вычислим 
meanAbsoluteError
вручную. MAE представляет собой просто 
среднюю удаленность нашего предсказания от реального значения. Мы восполь­
зуемся 
tf.sub()
для вычисления разницы между целевыми значениями и нашим 
(константным) предсказанием, а также 
tf.abs()
для вычисления абсолютного зна­
чения (поскольку иногда оно оказывается меньше истинного, а иногда — больше), 
после чего вычислим среднее значение с помощью 
tf.mean()
:
> tf.mean(tf.abs(tf.sub(testData.timeSec, 0.295))).print();
Tensor
0.22020000219345093
О том, как вычислить то же самое с помощью лаконичного цепочечного API, 
читайте в инфобоксе 2.1.
ИНФОБОКС 2.1. Цепочечный API для тензоров
Помимо стандартного API, в котором функции работы с тензорами доступны в про­
странстве имен 
tf
, к большинству функций работы с тензорами можно обратить­
ся и из самих тензорных объектов, что позволяет при желании соединять подоб­
ные операции цепочкой. Следующий код функционально идентичен вычислению 
meanAbsoluteError
, приведенному выше в основном тексте.
// Паттерн цепочечного API
> testData.timeSec.sub(0.295).abs().mean().print();
Tensor
0.22020000219345093
Похоже, что средняя задержка составляет примерно 0,295 секунды и, если всегда 
предсказывать среднее значение, оценка получается лучше, чем у нашей сети. Это зна­
чит, что качество работы нашей модели хуже, чем у тривиального подхода, основанного 
просто на здравом смысле! Можно ли улучшить ее? Возможно, мы просто обучались 
в течение недостаточного количества эпох. Напоминаем, что при обучении значения 
ядра и смещения обновляются пошагово. В данном случае каждая эпоха соответствует 
одному шагу. Если модель обучалась лишь на протяжении небольшого количества 
эпох, значения параметров могли просто не успеть стать оптимальными. Давайте об­
учим нашу модель в течение еще нескольких эпох и снова оценим результат:


74
Download 30,75 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   60   61   62   63   64   65   66   67   ...   457




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish