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--- clase:iabd:pia:2eval:tema07.backpropagation_descenso_gradiente [2023/04/20 14:02]
admin [Ejercicios]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema07.backpropagation_descenso_gradiente [2023/04/20 16:39]
admin [Ejercicios]
@@ Línea 761: / Línea 761: @@
-Indica para cada parámetro si la función crece o decrece y por lo tanto si se debe incrementar el valor del parámetro o decremenarlo.
+Indica para cada parámetro: Si la función crece o decrece, el valor de su derivada (positiva o negativa) y por lo tanto si se debe incrementar el valor del parámetro o decremenarlo.
 ==== Ejercicio 2 ====
@@ Línea 849: / Línea 849: @@
     axes_b=subfigure.add_subplot(1,2,2)
-    rango=np.linspace(-4,4,400)
+    rango=np.linspace(-5,5,400)
     perdidas_w=[]
     perdidas_b=[]
@@ Línea 862: / Línea 862: @@
     return perdida_original
+def plot_evolucion_parametros(axes,ws,bs):
+    axes.plot(ws,linestyle="solid",label="w",c="#6ABF40")
+    axes.plot(bs,linestyle="solid",label="b",c="#BF9140")
+    axes.set_xlabel('Nº Épocas', fontsize=13,color="#003B80")
+    axes.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(integer=True))
+    axes.set_ylabel('Valor de los parámetros', fontsize=13,color="#003B80")
+    axes.set_ylim(ymin=-5,ymax=5)
+    axes.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
+    axes.set_title("Evolución de los parámetros en cada época")
+    axes.set_facecolor("#F0F7FF")
+    axes.grid(visible=True, which='major', axis='both',color="#FFFFFF",linewidth=2)
+    axes.legend()
@@ Línea 869: / Línea 885: @@
     subfigures = figure.subfigures(nrows=len(parametros)+1, ncols=1)
+    ws=[]
+    bs=[]
     history=[]
     for index,(w,b) in enumerate(parametros):
@@ Línea 877: / Línea 895: @@
         loss=plot_losses(x,y_true,w,b,subfigure)
+        ws.append(w)
+        bs.append(b)
         history.append(loss)
     axes=subfigures[-1].add_subplot(1,2,1)
     plot_simple_metrics(axes,history,"loss")
+    axes=subfigures[-1].add_subplot(1,2,2)
+    plot_evolucion_parametros(axes,ws,bs)
 def descenso_gradiente(x,y_true,learning_rate,w,b):
@@ Línea 902: / Línea 923: @@
     b=b_inicial
+    ws=[]
+    bs=[]
     history=[]
     for epoch in range(epochs):
@@ Línea 910: / Línea 933: @@
         loss=plot_losses(x,y_true,w,b,subfigure)
+        ws.append(w)
+        bs.append(b)
         history.append(loss)
         w,b=descenso_gradiente(x,y_true,learning_rate,w,b)
@@ Línea 915: / Línea 940: @@
     axes=subfigures[-1].add_subplot(1,2,1)
     plot_simple_metrics(axes,history,"loss")
+    axes=subfigures[-1].add_subplot(1,2,2)
+    plot_evolucion_parametros(axes,ws,bs)
 </sxh>
@@ Línea 1053: / Línea 1080: @@
 Repite el ejercicio anterior pero ahora con **TODAS** las combinaciones de optimizadores y tasas de aprendizaje.
-¿Fue adecuada la selección que hiciste inicialmente?
+¿Fue adecuada la selección que hiciste en el ejercicio anterior?

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