Spirala sieci neuronowej

Ten zbiór danych ma kształt spirali. Oczywiście model liniowy się tutaj nie uda, ale nawet ręcznie zdefiniowane przecięcia cech mogą być trudne do utworzenia.

Zadanie 1. Wytrenuj jak najlepszy model, używając tylko X1 i X2 Możesz dodawać lub usuwać warstwy i neurony, zmieniać ustawienia uczenia się, takie jak tempo uczenia się, tempo regularyzacji i wielkości wsadu. Jaka jest największa straty podczas testów? Jak płynna jest na powierzchni wyjściowej modelu?

Zadanie 2. Nawet w przypadku sieci neuronowych wymaga trochę pracy nad funkcjami często potrzebnych do osiągnięcia najlepszej skuteczności. Spróbuj dodać kolejne cechy i inne przekształcenia, np. sin(X1) i sin(X2). Czy uzyskasz lepsze model? Czy obraz wyjściowy modelu jest bardziej płynny?

(Odpowiedzi pojawią się tuż pod ćwiczeniem).