图中有三个问题,下面逐一解答:

问题一:
每次调整颜色后你都能看见损失函数数值的变化。当损失函数上升了,你怎么办?下降了,你怎么办?你是如何根据这个值来决定下一步该怎么做的呢?

答案:

• 当损失函数上升时,说明模型的预测结果变得更差,可能是因为学习率设置得太高或者模型参数更新方向不对。这时可以尝试减小学习率,或者检查模型参数更新的策略。

• 当损失函数下降时,说明模型的预测结果在改善,可以继续当前的参数更新策略,或者尝试增大学习率以加快收敛速度。

• 根据损失函数的变化来调整学习率、模型参数或训练策略,以优化模型性能。

问题二:
至少完成三次调色任务。玩这个游戏的时候,你发现了什么诀窍吗?如果损失值卡在一处地方,下不去时,你是怎么做的呢?总结分享一下你的心得。

答案:

• 完成调色任务时,可以观察颜色变化对损失函数的影响,找到最优的颜色调整策略。

• 如果损失值卡在一处下不去,可以尝试以下方法:

• 调整学习率,可能需要更小的学习率来微调模型。

• 检查数据是否有异常值或噪声,清理数据可能有助于模型训练。

• 尝试不同的模型架构或优化算法,可能当前模型不适合当前任务。

• 心得:调色任务需要耐心和细致的观察,通过不断尝试和调整,可以找到最优解。

问题三:
我们在上课的时候,提到了梯度下降的思想。其实就是一个下山的概念。这里的山,就是损失函数。那么,你有体会到这个下山的过程了吗?说说你在玩这个游戏的时候,有什么体会?

答案:

• 梯度下降的过程可以理解为在损失函数的“山”上寻找最低点(即最小值)的过程。每一步都朝着损失函数值减小的方向前进。

• 在游戏中,通过调整颜色来观察损失函数的变化,可以体会到梯度下降的直观过程:不断调整参数,使损失函数值逐渐减小,最终达到一个较低的点。

• 体会:梯度下降是一个迭代优化的过程,需要耐心和细致的调整。通过游戏可以更直观地理解梯度下降的基本原理和过程。

希望这些解答对你有所帮助!