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--- clase:iabd:pia:2eval:tema07.backpropagation_descenso_gradiente [2025/01/14 10:40]
admin [Profundizando en el descenso de gradiente]
+++ clase:iabd:pia:2eval:tema07.backpropagation_descenso_gradiente [2025/01/22 18:28] (actual)
admin [Ejercicios]
@@ Línea 1102: / Línea 1102: @@
 <sxh python>
-parametros=[(-0.3,0.1)]
+parametros=[(-0.3,0),(0.1,-0.2),(0.4,-0.4),(0.8,-2)]
 plot_parametros(x,y_true,parametros)
 </sxh>
-Que muestra la siguiente gráfica:
+Que muestra la siguiente figura:
 {{:clase:iabd:pia:2eval:tema_7_ejer_3_salida.png|}}
-Esta gráfica muestra en rojo que con los valores de ''w=-0.3'' y ''b=0.1'' el valor de la pérdida de la red es 0.59. ''loss=0.59''.
+Cada par de valores del array ''parametros'' son los parámetros en cada una de las épocas.
-Mientras que en verde se muestra los valores que harían mínima cada ua de las funciones ''w=0.55'' y ''b=-4''.
+En las 2 primeras gráficas se muestra en rojo que con los valores de ''w=-0.3'' y ''b=0'' el valor de la pérdida de la red es 0.58. ''loss=0.50''.
+Mientras que en verde se muestra los valores que harían mínima cada una de las funciones ''w=0.56'' y ''b=-5''.
+Y así sucesivamente con el resto de parámetros
+En las últimas gráficas se muestra a la izquierda cada uno de los "loss" que ha habido en cada "época" y a la derecha como han evolucionado los parámetros en cada "época".
 Modifica el array ''parametros'' añadiendo mas pares de valores de ''w'' y ''b'' para ver si consigues obtener un valor de ''loss'' lo más cercano a 0 que sea posible. Deberás ir modificando poco a poco los valores de ''w'' y ''b''.
@@ Línea 1194: / Línea 1199: @@
   * Función de activación de las capas ocultas: ''selu''
-Prueba únicamente con **5 épocas** con todas las combinaciones de lo siguiente:
+Prueba únicamente con **20 épocas** con todas las combinaciones de lo siguiente:
   * Optimizadores

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