Spirale di rete neurale

Questo set di dati è una spirale rumorosa. Ovviamente, un modello lineare ha esito negativo, ma anche gli incroci di caratteristiche definiti manualmente possono essere difficili da costruire.

Attività 1: addestra il modello migliore possibile utilizzando solo X1 e X2 Puoi aggiungere o rimuovere strati e neuroni, modificare impostazioni di apprendimento come tasso di apprendimento, tasso di regolarizzazione la dimensione del batch. Qual è la migliore perdita di test che puoi ottenere? Livello di fluidità la superficie di output del modello?

Attività 2: anche con le reti neurali, una certa quantità di feature engineering spesso necessarie per ottenere le migliori prestazioni. Prova ad aggiungere altri le caratteristiche dei vari prodotti o altre trasformazioni come sin(X1) e sin(X2). Può capitare modello? La superficie di output del modello è più uniforme?

Le risposte vengono visualizzate immediatamente sotto l'esercizio.