AI—27 · TOÁN & MÔ HÌNHCho một mạng nhỏ
Cho một mạng nhỏ
tự học thử.
Chọn dataset, chỉnh MLP và learning rate rồi bấm train. Decision boundary cùng loss curve sẽ cập nhật theo từng epoch.
DECISION BOUNDARY · CAM = CLASS 1, XANH = CLASS 0
XOR · 150 điểm train (viền đen) + 50 test (viền trắng)
Kinh điển 1969: không đường thẳng nào tách nổi. Cần ít nhất một layer ẩn — đây là lý do tồn tại của deep learning.
Kiến trúc mạng
Learning rate
Đổi kiến trúc/activation là mạng init lại từ đầu (fair). Full-batch gradient descent, loss binary cross-entropy — không có gì giấu trong hộp.
0Epoch / 1500
0.699Loss train
0.708Loss test
50%Accuracy test
LOSS THEO EPOCH · CAM = TRAIN, XANH = TEST
Bấm Chạy để bắt đầu ghi loss.
THÍ NGHIỆM ĐÁNG THỬ
- XOR với 1 layer × 2 neuron: kẹt mãi ~75% — tăng lên 4 neuron thấy khác ngay.
- LR = 1 trên xoắn ốc: loss nhảy loạn xạ — giảm xuống 0.1 êm hẳn.
- Loss train tụt tiếp mà loss test đi ngang / tăng: đó chính là mặt mũi của overfitting.
Mạng được train ngay trong tab này.
Không có dữ liệu nào được gửi lên server.