Program memegang 40 segitiga transparan. Pada setiap langkah ia mengubah satu hal kecil pada satu segitiga (menggeser sudut, mengubah warna, atau mengubah transparansi), lalu menggambar ulang dan menghitung error, yaitu seberapa jauh gambarnya dari target. Jika error tidak bertambah, perubahan disimpan. Jika bertambah, perubahan dibuang. Itulah algoritma hill climbing yang akan kita pelajari penuh di Pekan 9.
- Evaluasi terpakai
- 0 dari 30.000
- Perubahan diterima
- 0
- Error sekarang
- 0
- Perbaikan dari awal
- 0%
- Nomor acak (seed)
- 0
Sumbu datar: jumlah evaluasi. Sumbu tegak: error (semakin rendah semakin mirip target).
Untuk didiskusikan
- Di bagian mana kurva turun cepat, dan kapan melambat? Apa artinya bagi anggaran evaluasi?
- Tekan Ulang dengan acak baru beberapa kali. Apakah hasil akhirnya selalu sama? Apa yang berbeda?
- Program hanya pernah menerima perubahan yang tidak memperburuk. Apa yang mungkin salah dengan aturan itu? Kita kembali ke pertanyaan ini di Pekan 9.
- Berapa evaluasi yang kamu perkirakan dibutuhkan untuk model dengan satu juta parameter?