ニューラル ネットのスパイラル

このデータセットはノイズの多いスパイラルです。明らかにここで線形モデルは失敗します 手動で定義された特徴クロスであっても、構築が難しい場合があります。

タスク 1: X₁ と ₂ 倍。レイヤやニューロンの追加または削除、 などの学習設定（学習率、正則化率、 指定します。得られるテスト損失のうち、最も良いものはいくつですか。スムーズ度 どうすればよいでしょうか。

タスク 2: ニューラル ネットワークでも、ある程度の特徴量エンジニアリングは パフォーマンスを高めるために必要ですさらに追加してみてください 積み重ね特徴やその他の変換（例: sin(X₁) と sin(X₂) です。それとも どうすればよいでしょうか。モデルの出力サーフェスはより滑らかになりましたか？

（解答は演習のすぐ下に表示されます）。

---

---

プラスアイコンをクリックすると回答の候補が表示されます。

次の動画では、プレイグラウンドでハイパーパラメータを選択する方法を説明しています。 スパイラルデータでテストの損失を最小限に抑えるモデルをトレーニングします。