当模型真正学习的时候

内容与核心概念

前一页,条目和转换规则。
只要程序只计算答案, 加权数就保持不变。 学习从他们的错误变化开始 。
模型使用数字设置计算答案。 它周围的程序准备入口, 可以触发搜索或工具 。
Для интерактивного эксперимента нужен JavaScript. Теория, модель и ручные расчёты выше доступны без него.
标准标准将错误转换为数字
Le 让我们
x=2
著名的目标
y*=6
和模型
w=1
,
b=0
赠送。
y=2
自动设置时自动说“坏答案”是不够的。 您需要定义一个目标。 请举一个例子:
e
=
y
−
y
∗
,
L
=
1
2
e
2
.
e=y-y^*,\qquad L=\frac12e^2.
e
=
y
−
y
∗
,
L
=
2
1
​
e
2
.
损失是非负值的, 等于零 与确切的巧合。
1/2
这是教育倒退的幻觉 不是任何模式的普遍衡量标准
用于从
N
以下实例可以是平均例子:
L
D
(
θ
)
=
1
N
∑
a
=
1
N
1
2
(
f
θ
(
x
a
)
−
y
a
∗
)
2
.
L_D(\theta)=\frac1N\sum_{a=1}^{N}\frac12\left(f_\theta(x_a)-y_a^*\right)^2.
L
D
​
(
θ
)
=
N
1
​
a
=
1
∑
N
​
2
1
​
(
f
θ
​
(
x
a
​
)
−
y
a
∗
​
)
2
.
优化者对选定数据采用这一标准;它不会直接将未来所有可能的投入的“合理性、安全性或质量”降到最低。
无黑箱的梯度取出
用于
y=wx+b
我会增加的
w
小
δ
保留中
x
和
b
新的错误等于
e+xδ
, 如此
L
(
w
+
δ
,
b
)
−
L
(
w
,
b
)
δ
=
e
x
+
1
2
x
2
δ
.
\frac{L(w+\delta,b)-L(w,b)}{\delta}
=ex+\frac12x^2\delta.
δ
L
(
w
+
δ
,
b
)
−
L
(
w
,
b
)
​
=
e
x
+
2
1
​
x
2
δ
.
准标
δ→0
收到实实实
∂L/∂w=ex
. 相同。
∂L/∂b=e
I. 渐变
∇
θ
L
=
[
e
x
,
e
]
\nabla_\theta L=[ex,e]
∇
θ
​
L
=
[
e
x
,
e
]
坐标显示地方增长的方向
(w,b)
3. 逐步下降使用相反的方向:
w
n
e
w
=
w
−
η
e
x
,
b
n
e
w
=
b
−
η
e
,
w_{new}=w-\eta ex,\qquad b_{new}=b-\eta e,
w
n
e
w
​
=
w
−
ηe
x
,
b
n
e
w
​
=
b
−
ηe
,
何 地
η>0
- 学习率:两种梯度值都处于同一状态,应同时适用。
w
,数
e
然后更新它。
b
这将是另一个算法。
一个完全可核查的步骤
用于
x=2
,
w=1
,
b=0
,
y*=6
,
η=.1
:
阶段
计算计算
意义 意思 意思
Forward
y=1·2+0
2
Error
e=2−6
−4
Loss
.5·(−4)²
8
Gradient
[ex,e]
[−8,−4]
Update
(1,0)−.1·(−8,−4)
(1.8,.4)
新前进新
1.8·2+.4
4
新损失
.5·(4−6)²
2
为何要迈出一大步 损失才会更惨
让我们为同一个例子再加一个错误:
e
n
e
w
=
[
1
−
η
(
x
2
+
1
)
]
e
.
e_{new}=\left[1-\eta(x^2+1)\right]e.
e
n
e
w
​
=
[
1
−
η
(
x
2
+
1
)
]
e
.
准标
x=2
乘乘数等于
1−5η
用于
η=.1
错误模块已减半 。
η=.2
这是唯一一个完全触动了线条的例子。
2w+b=6
一、导言、导言
η=.4
错误更改了符号, 但保存模块, 因此损失为 8 。
η=.5
该模块的大小为1.5倍,损失增加到18倍。
在这项具体的一维任务中,减少非零损失的条件是:
∣
1
−
5
η
∣
<
1
⟺
0
<
η
<
0.4.
|1-5\eta|<1\quad\Longleftrightarrow\quad0<\eta<0.4.
∣1
−
5
η
∣
<
1
⟺
0
<
η
<
0.4.
这不是神经网的通用耐受范围, 它取自所选范围 。
x
,形容词,同时更新两个参数。
零培训损失不能证明世界的法律
例如,直线上的任何参数对
2w+b=6
给你一个损失0。
(3,0)
,
(2,2)
和
(1,4)
它们同样地解释唯一的一点,但是在
x=3
优化培训和综合工作是不同的问题:需要从未使用的实例中分离数据、任务假设和评价。
培训和推断是不同的计算分支。
进程进程进程
我们需要目标
计算梯度
更新参数
Training step
被监督实例为是
是 是
是的,在更新阶段。
Inference / forward
无无无无 无无
不需要
无无无无 无无
在快速更改输入中添加一个示例。 这可以同时改变动作和输出 。 在请求时, 描述几发模式 GPT-3 时没有进行辐射更新 。
S05
互连闪电的名称不应被自动解释为在参数存储中记录新系数。
除了模型前方应用程序之外,还有可能保留历史,未来交易管道将使用授权数据。 声明“ 正常推论不更新网络” 并不是特定服务不会在任何地方存储信息的承诺。 这些是系统、政策和操作的不同界限。
透明 Python: 一则最新消息
def train_step(eta=.1):
x,w,b,target = 2,1,0,6
y = w*x+b
error = y-target
loss = .5*error**2
gw,gb = error*x,error
new_w,new_b = w-eta*gw,b-eta*gb
new_y = new_w*x+new_b
return {'y':y,'loss':loss,'gradient':[gw,gb],
'updated':[new_w,new_b],'new_y':new_y,'new_loss':.5*(new_y-target)**2}
在自动升级库中,这些衍生物将计算交易图。在本章中,它们都是手工撰写的; NumPy/PyTorrch 和 签名将详细出现在数学基础之后。
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
转发和损失计算旧参数的值。 只有额外日期为参数指定新的值。
如何选择后续行动?这个问题如何继续存在?
学术基础