Day30-神經網路互動示範平台介紹

本篇將介紹一個基於瀏覽器的神經網路互動示範平台TensorFlow Playground使用者可以在此平台上自由調整神經網路的各種參數，並即時觀察其對分類結果的影響。下圖是使用時的畫面。

接下來我將一一介紹各個功能

訓練參數調整

Epoch

• Epoch：目前模型訓練的回合數。在上圖中，模型已經訓練了256個回合。

Learning Rate

• Learning Rate：學習率，控制每次更新權重的步伐大小。在上圖中，學習率設為0.03。

Activation

• Activation：激活函數，決定神經元的輸出。在上圖中，選用了Tanh激活函數。

Regularization

• Regularization：正則化方法，用於防止模型過擬合。此處未使用正則化。

Regularization Rate

• Regularization Rate：正則化強度，在未使用正則化方法時，此參數為0。

Problem Type

• Problem Type：問題類型，選擇是分類問題還是回歸問題。上圖中為分類問題。

數據集與特徵

Data

• Which dataset do you want to use?：選擇使用的數據集。上圖中選擇了「圓形分佈」數據集。
• Ratio of training to test data：訓練數據與測試數據的比例，此處設為50%。
• Noise：數據中的噪聲程度，這裡設定為0。
• Batch size：每次訓練的批次大小，此處設定為10。

Features

• Which properties do you want to feed in?：選擇輸入的特徵。在上圖中，選用了(x_1)和(x_2)兩個特徵。

神經網路結構

隱藏層（Hidden Layers）

• Hidden Layers：隱藏層的數量和每層的神經元數量。上圖中有三個隱藏層，每層包含兩個神經元。使用者可以通過按「+」和「-」按鈕來增加或減少隱藏層的數量或每層神經元的數量。

結果輸出

Output

• Test loss：測試集上的損失值，此處為0.008。
• Training loss：訓練集上的損失值，此處為0.003。
• 右側圖表展示了神經網路對數據集的分類效果，不同顏色區域代表不同的分類結果。

總結

此平台非常適合用於學習和理解神經網路的基本概念和訓練過程，使用者可以通過調整各種參數來直觀地觀察其對模型性能的影響。