Uczenie maszynowe (lab)

piątki, 17:05--18:45, D-1/317.4.
wykład: prof. dr hab. inż. Halina Kwaśnicka

Materiały:

Baza z ręcznie pisanymi cyframi:
można użyć plików mnist_loader.py oraz mnist.pkl.gz z tego repozytorium. Proszę przeczytać dokumentację w pliku mnist_loader.py, żeby się dowiedzieć, jak (łatwo) się tego używa.

Keras: dokumentacja, tutorial.
Uwaga: jeśli przy uruchamianiu programu z tutoriala wystąpi błąd
   ValueError: ('The specified size contains a dimension with value <= 0'...
można ustawić parametr
   "image_data_format": "channels_first",
w pliku konfiguracyjnym ~/.keras/keras.json

Wykłady w C-13

Pytania i odpowiedzi dotyczące pierwszego raportu

> 1. Którą z dwóch wersji zrobić (niektórzy zrozumieli, że zadanie z ćwiartką jest pierwsze, a cyfry na następny raport, natomiast inni, że tylko te cyfry lub do wyboru),
Do wyboru, mogą być też oba lub coś całkiem innego. Cyfry są zalecane.
> 2. Czy raport jest na ocenę czy na zaliczenie (a jeśli na ocenę, to czy wybór znajdywania punktu w danej ćwiartce będzie gorzej oceniany niż odczytywanie cyfr)
Jest na punkty (czyli, powiedzmy, ocenę). Ocena nie będzie bezpośrednio zależała od wybranego problemu, chociaż np. ćwiartka, ze względu na swoją prostotę, może utrudnić napisanie czegoś ciekawego.
> 3. Co dokładnie mamy w tym raporcie sprawdzić i opisać (tylko wybór parametrów, czy coś jeszcze).
Wybór parametrów, przede wszystkim liczba warstw i neuronów w warstwach, wsp. uczenia, w dalszej kolejności sposób inicjacji wag, wielkość minibatch (jeśli jest zaimplementowane), regularyzacja wag, lub inne. Niekoniecznie to wszystko i wcale niekoniecznie ocena będzie lepsza, jeśli będzie tego więcej.

w górę