MÔ PHỎNG CÁCH AI HỌC

Máy không đi tìm đáp án đúng, nó dò xuống dốc trong sương mù: mỗi bước đo độ dốc của hàm mất mát rồi nhích tham số ngược hướng đó, đúng công thức θ ← θ − lr·∇loss. Tốc độ học đặt cao thì mỗi bước nhảy vọt qua đáy, đường sai số răng cưa và có khi bay hẳn lên phân kỳ; đặt thấp thì đường mô hình nhích từng tí, cần rất nhiều epoch mới hạ được sai số. Mô hình càng uốn lượn để đi qua từng điểm nhiễu thì sai số trên tập huấn luyện càng nhỏ trong khi sai số trên tập kiểm định lại đi lên, đó là quá khớp.

▸ Sinh dữ liệu huấn luyện (hash tất định)…
▸ Khởi tạo tham số mô hình ngẫu nhiên
▸ Nạp hàm mất mát (MSE · cross-entropy)
▸ Bật hạ gradient: θ ← θ − lr·∇loss
▸ Hiệu chuẩn tốc độ học & vòng epoch…
▸ Sẵn sàng — Trực tuyến. ✅
0%
⌂ Tư duy & Máy

Phòng mô phỏng Cách AI học

How Machines Learn · Gradient Descent
Trực tuyến
loss ↓ · epoch · lr
Đồng hồ mất mát
📉 Loss đang giảm
Mất mát (loss)—
Epoch—
Độ khớp / chính xác—
Tốc độ học (lr)—
Tham số θ—
Đang xem—
Ghi chú
Máy học bằng cách dò tham số sao cho dự đoán sát dữ liệu thật: đo sai số bằng hàm mất mát rồi đi ngược dốc gradient từng epoch để hạ loss. Đây là phần HUẤN LUYỆN/tối ưu — khác phòng Mạng nơ-ron (kiến trúc & suy luận).
—
Chọn "Kịch bản" (hồi quy · phân loại · hạ gradient · lr cao/thấp · quá khớp) · bấm khái niệm để xem chi tiết · xem đường LOSS dưới đi xuống
Trình duyệt chưa bật canvas.
Đường mất mát theo epoch (đi xuống = học được) train lossvalidation
Về Cách AI học

Máy không đi tìm đáp án đúng, nó dò xuống dốc trong sương mù: mỗi bước đo độ dốc của hàm mất mát rồi nhích tham số ngược hướng đó, đúng công thức θ ← θ − lr·∇loss. Tốc độ học đặt cao thì mỗi bước nhảy vọt qua đáy, đường sai số răng cưa và có khi bay hẳn lên phân kỳ; đặt thấp thì đường mô hình nhích từng tí, cần rất nhiều epoch mới hạ được sai số. Mô hình càng uốn lượn để đi qua từng điểm nhiễu thì sai số trên tập huấn luyện càng nhỏ trong khi sai số trên tập kiểm định lại đi lên, đó là quá khớp.

Chủ đề liên quan trong Tư duy & Máy