Một model nhận ảnh chữ số viết tay và trả về mười con số, mỗi số cho một chữ số từ 0 đến 9, chẳng hạn [1.2, -0.4, 6.3, 0.8, …]. Mười số này chưa phải xác suất: có số âm, và tổng không bằng 1. Để đổi chúng thành xác suất, model lấy hàm mũ của từng số rồi chia cho tổng. Khi chấm model, ta lấy log của xác suất mà model dành cho đáp án đúng. Bài này học hai hàm đó, hàm mũ và log, cùng hai hàm dựng từ chúng là sigmoid và softmax.
Bài chỉ cần toán THCS: lũy thừa, phân số và đọc đồ thị. Mọi công thức đều có một đoạn NumPy in ra số để đối chiếu với phép tính tay.
Bài này dành cho tài khoản Pro
Mở khóa bằng tài khoản Pro