Расписание шага обучения в TensorFlow

Соберите модель с одним выходом для одного признака. Подключите обратный вызов, который уменьшает шаг спуска, когда ошибка на эпохе перестаёт заметно падать. Обучите на пяти парах с линейной зависимостью и выведите журнал обучения.

Задайте правило, по которому шаг спуска на каждой эпохе равен обратному номеру эпохи. Проведите три прохода по таблице [0.0], [1.0], [2.0] с ответами 0.0, 1.0, 2.0 и выведите ход обучения.

Подготовьте однослойную модель и уменьшайте шаг после серии эпох без улучшения ошибки с коэффициентом 0.5. Сделайте до десяти эпох на своих числах и выведите финальную ошибку.

Создайте обратный вызов, который на чётных эпохах ставит шаг 0.05, а на нечётных - 0.01. Обучите модель две эпохи на двух точках и выведите историю ошибки.