Лабораторная работа №7 «Решение задачи регрессии с помощью нейронной сети» Литвинов В.Л. (ТИДЗ, ТИПИС)

ОТЧЁТ

по лабораторной работе №7

«Решение задачи регрессии с помощью нейронной сети»

Цель работы: исследование принципов разработки нейронной сети на примере задачи регрессии.

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

± 100% от номинального значения.

3. Изменить нейронную сеть для предсказания функции y = 2x *

sin(2−x)

4.

Для этой задачи (п. 3) получите метрику MAEне 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

Цель работы, постановка задачи исследования. 3

Задание на лабораторную работу. 3

Листинг доп. кода для выполнения заданий 1–2. 4

Задание 1. 6

Задание 2. 10

Листинг кода для определения лучшего шага градиентного спуска. 10

Результат. 10

Задание 3-5. 11

Подготовка данных для функции y = 2x sin(2−x) 11

Функция train: 11

Функция test_sine_net: 11

Основная часть поиска параметров: 12

Результаты работы программы.. 13

Полученный график по заданным параметрам: 13

Выводы по работе: 14