AI 學習紀錄 – 分類問題

接著上一篇線性迴歸,這篇繼續學習分類問題,資料與影片同樣是參考這個 Youtube

參考影片是要將2類的圖點分類, 我把它改的簡單一點,就是分成2類,正數與負數。

程式碼

注意的項目

  1. 輸入為1個參數,也就是一個正或負數的浮點數,中間層可以用10或100層,輸出層為2個。分類問題通常都會以 one-hot encoding 來呈現。也就是你要分類的項目有幾種,輸出就要幾個參數。這樣可以用來表式每個種類的機率
  2. loss function 的部份,分類問題一般用 torch.nn.CrossEntropyLoss()
  3. 訓練完成後,我們將正確結果與訓練結果放起來一起看。訓練結果會先用 softmax 把它轉成機率的形式,可以看到正確答案都有很高的機率。

 

最後,我們再自己指定一個數值-0.3來測定訓練的模型是否正確,結果也與預其的一樣。

Leave a Reply

請輸入答案 9 × = 9