Лабораторная работа № 2

Параметры обучения нейронной сети в Microsoft Machine Learning Studio

Задание на лабораторную работу:

1. Зайти на сайт Microsoft Machine Learning Studio – https://studio.azureml.net/

2. Войти под учетной своей учетной записью Microsoft, перейти в пункт меню Experiments и открыть эксперимент, созданный в прошлой лабораторной работе.

3. На вкладке Training experiment выделить элемент Neural Network Regression, установить в поле Number of hidden nodes оптимальное число нейронов в скрытом слое, определенное в прошлой лабораторной работе.

4. Найти в свойствах параметры, касающиеся обучения нейронной сети – Learning Rate и Number of learning iterations:

5. Запустить (Run в нижней части экрана) модель с разными значениями параметров Learning Rate и Number of learning iterations в соответствии с таблицей ниже.

6. После того, как модель закончит работать, выбрать блок Evaluate Model, нажать на правую кнопку мыши, выбрать Evaluation Results -> Visualize:

7. В появившемся окне оценить ошибку полученной нейронной сети (Root Mean Squared Error):

Таблица:

Root Mean Squared Error		Learning rate
		0.01	0.005	0.001
Number of learning iterations	100
	50
	20

В отчете необходимо представить итоговую схему эксперимента, заполненную таблицу, и сделать вывод о том, какая скорость обучения рекомендуется для данного эксперимента.