发布时间:2022-10-09 13:00
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【实验目标】
【实验内容】
【数据集介绍】
【代码要求】
定义模型结构
初始化模型的参数
循环
计算当前损失(前向传播),请使用Relu激活函数。
计算当前梯度(反向传播)
更新参数(梯度下降)
【文档要求】
1.对比使用逻辑回归和使用具有1层隐藏层神经网络的分类效果(请粘贴2种方法分类效果图),哪种效果更好,分析原因。
2.调整隐藏层大小(至少5种大小),观察不同大小隐藏层的模型的不同表现,请粘贴分类效果图,当隐藏层过大或过小时,会出现什么问题,并分析原因。
利用具有1层隐藏层的神经网络分类红色和蓝色的花。参考1 和 参考2
2分类数据集flower,红色和蓝色点的“花”。使用X, Y = planar_utils.load_planar_dataset()加载数据集,X为样本,共有400个,Y为样本对应的标签,0表示红色,1表示蓝色。
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