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Map the AI · 每日学习

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调整权重与偏置

观察权重与偏置怎样改变线性预测。

学这节课前,先了解什么?

这些基础知识会帮助你理解本课。答对一道题只是开始,你可以继续阅读教程,也可以直接尝试本课。

什么是神经网络?建议先理解

在规则y=w×x+b中,权重w改变x的影响,偏置b把所有输出平移相同的量。训练可以通过调整参数来减小误差,本实验让你手动调整,并把预测与目标对照。

手工构造的线性例子:预测值 = w×x+b。输入样本不变,这次由你调整权重w和偏置b;这里没有运行自动训练算法。

x = 0

目标 1

预测 0

x = 1

目标 3

预测 1

x = 2

目标 5

预测 2

平均平方误差:4.67

误差按“预测减目标的平方,再求平均”计算。越小表示更贴合这三个训练点,不代表新数据上一定更好。试试w=2、b=1,再只改变偏置。

在y=w×x+b中保持w不变,把b增加1,预测值会怎样变化?
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