Лабораторная работа №8, «Исследование методов классификации данных с помощью нейронной сети», ТИДЗ
Лабораторная работа № 08
Задание по теме «Исследование методов классификации данных с помощью нейронной сети»
«Теория информации, данные и знания»
преподаватель - Л. В. Леонидович
Цель работы: исследование принципов разработки нейронной сети на примере задачи регрессии.
Задание на лабораторную работу:1. Изучить понятие кросс-энтропии и Softmax.
2. Исследовать нейронную сеть при заданных начальных параметрах (см. таблицу). Найти минимальное значение n_hidden_neurons, при котором сеть дает неудовлетворительные результаты, т. е. обучение невозможно.
3. Исследовать зависимость точности распознавания от количества нейронов в скрытом слое, количества слоев, метода активации.
4. При каком значении test_size сеть предсказывает хуже, чем Base Rate (BaseRate –это вероятность самого многочисленного класса в исходных данных)? И какой Base Rate у датасета вин?
Примечание: самый многочисленный класс датасета – первый.
Base Rate = len(wine.target[wine.target == 1]) / len(wine.target)
5. Исследовать зависимость времени обучения от размера батча.
