Расшифровка уровней и заданий тренажера для 9-11 классов.
Общие рекомендации:
все задачи стоит решать на скорости не более чем 0.3;
достаточно использовать нейроны вида ReLu и Tanh (так как Linear никогда ничего не обучит, но хороший пример линейных моделей, Sigmoid работает долго);
критерий оценки - менее 5% ошибок на тестовой выборке. При этом каждая задача решается несколькими структурами, одной архитектуры, являющейся верной нет, это творческий процесс для учеников.
Задача 1
Задачу можно решить в 2 нейрона, можно использовать 3-4 нейрона для надежности.
Больше нейронов хуже не сделают, но будет быстрее.
Можно брать скорость в 0.1 для быстрого обучения, чтобы сразу перейти на следующую задачу.
На изображении указано одно из возможных решений, но рекомендуется попробовать разные, как указано в описании:
Задача 2
Задачу можно решить в 1 слой и 4 нейрона, в 5 нейронов решение получится надежнее. Слои в этой задаче добавлять не обязательно, но функционал есть, чтобы ученики могли попробовать задавать слои самостоятельно.
Скорость можно установить 0.1, чтобы быстрее дойти до третьей задачи.
На изображении указано одно из возможных решений, но рекомендуется попробовать разные, как указано в описании:
Задача 3
Для решения задачи нужно использовать все признаки.
Предлагаемая структура - от 5 слоев, в каждом от 7 нейронов (лучше 8 нейронов в каждом слое). Можно использовать и 6 слоев, но в 5 будет быстрее.
Вид нейронов - ReLu будет быстрее и надежнее, но можно решить и с Tanh.
Рекомендуется установить маленькую скорость обучения (0.003, 0.001), скорость выше приведет к тому, что решение будет менее устойчивым: может получиться достичь результата, но по случайности.
При запуске работы нейросети, будет необходимо подождать, пока идет обучение, чтобы удалось достичь целевых 5% ошибки (ожидание в пределах 10 мин).
На изображении указано одно из возможных решений, но рекомендуется попробовать разные, как указано в описании:
