Домашнє завдання

Регуляризація нейромереж

Одне правило на всі три рівні: завжди дивись на дві помилки поруч — на навчальній вибірці й на відкладеній. Одна цифра без другої нічого не означає. Розрив між ними каже, чи є перенавчання; помилка на нових даних каже, чи стало краще. Це різні питання, і відповіді на них не збігаються.


рівень 1Рівень 1 — База

Візьми з практики функцію навчити й побудуй криву сили регуляризації — ту саму, що в темі 23, тільки для мережі.

Прожени спад ваг по сітці [0, 0.01, 0.03, 0.1, 0.3, 1.0, 3.0, 10.0] і для кожного значення запиши три числа: навчальну втрату, втрату на валідації й норму ваг √(сума квадратів усіх ваг). Побудуй два графіки: (1) обидві втрати від λ на логарифмічній горизонтальній осі, (2) норма ваг від λ.

Зроблено, якщо: обидва графіки побудовані, ти назвав(ла) значення λ, на якому валідаційна втрата найменша, і пояснив(ла) двома реченнями, чому навчальна втрата росте монотонно, а валідаційна має дно. У поясненні мусить бути слово «шум» і слово «сигнал».


рівень 2Рівень 2 — Плюс

Перевір твердження з розділу 03 лекції: спад ваг і L2-штраф у функції втрат — це різні методи для Adam і однакові для простого спуску.

Додай до навчити другий спосіб реалізації: замість окремого рядка після кроку дописуй λ·w до градієнта, перед тим як він потрапить в оптимізатор. Тоді в тебе буде два перемикачі: спосіб реалізації (AdamW проти Adam + L2) і сам оптимізатор (Adam проти простого спуску з моментом — його код є в практиці теми 34).

Прожени всі чотири комбінації при λ = 0.3 і при λ = 1.0.

Зроблено, якщо: ти показав(ла) таблицею з восьми рядків фінальну норму ваг і точність на тесті для кожної комбінації, і відповів(ла) на два питання числами. Перше: наскільки відрізняються два способи для простого спуску з моментом? Друге: наскільки — для Adam? Окремо назви λ, при якому Adam + L2 дає ту саму норму ваг, що AdamW при λ = 0.3.


рівень 3Рівень 3 — Виклик

Побудуй карту сумісності двох способів. Це вже не одна крива, а поверхня: сила регуляризації в нас тепер двовимірна.

Прожени сітку 5 × 5: спад ваг з [0, 0.03, 0.1, 0.3, 1.0] проти dropout з [0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5]. Для кожної з 25 комбінацій запиши найкращу валідаційну втрату (з ранньою зупинкою, терпіння 20) і точність на тесті з відповідними вагами. Намалюй результат тепловою картою: спад ваг по одній осі, dropout по другій.

Зроблено, якщо: карта побудована, ти назвав(ла) координати найкращої клітинки й відповів(ла) на головне питання числом: чи виграє найкраща пара в найкращого одиничного способу, і на скільки. Окремо поясни одним абзацом, чому лінія «однакової якості» на твоїй карті йде по діагоналі, а не паралельно осям.


Підказки