«Решение задачи регрессии с помощью нейронной сети» + 2 подобные лабораторные работы

Задание на лабораторную работу 1. Исследовать нейронную сеть при заданных начальных параметрах (см. таблицу). Найти минимальное значение n_hidden_neurons, при котором сеть дает удовлетворительные результаты. 2. Найти наилучшее значение шага градиентного спуска lr в интервале от номинального значения. 3. Изменить нейронную сеть для предсказания функции y = 2 x * sin(2 ?x ) 4. Для этой задачи (п. 3) получите метрику MAE = не хуже 0.03, варьируя: архитектуру сети, loss-функцию, lr оптимизатора или количество эпох в обучении. 5. Метрика вычисляется с помощью выражения (pred - target).abs().mean() и выводится оператором print(metric(sine_net.forward(x_validation), y_validation).item())

Для всех 3х лабораторных - вариант №4.