Другие правила спуска в TensorFlow

Соберите модель с одним выходом для признака длины 1. Подготовьте её к обучению со средним квадратом и адаптивным спуском с шагом 0.01. Проведите две эпохи на точках (0, 0), (1, 2) и (2, 4).

Задайте цепочку для двух входных чисел и одного ответа. Используйте правило спуска со скользящим средним квадратом градиента и шагом 0.05. Обучите на строках [1.0, 1.0] и [2.0, 0.0] с целями 2.0 и 1.0 за три эпохи.

Создайте модель для одного признака. Подключите адаптивный спуск, обучите на трёх парах (1, 2), (2, 4), (3, 6) две эпохи и выведите прогноз для 4.

Подготовьте одновыходную модель со средним квадратом и спуском со скользящим средним квадрата с шагом 0.1. Сделайте три прохода по таблице [0.0], [1.0], [2.0] с ответами 0.0, 1.0, 2.0 и выведите ошибку на этой же таблице.