loss 값 줄이는데 급발진합니다 ㅠㅠ

[우리에겐승리뿐이다]

a                b                 loss  (<-- 보기편하라고 쓴거임)
0.2708615 0.9408614 0.00010203663
0.27086106 0.940861 0.000100577614
0.2708606 0.94086057 9.9053155e-05
0.2708602 0.94086015 9.76157e-05
거의 다 줄였는데 갑자기 오차가 늘어나는건 왜이런건가요?

import tensorflow as tf

키 = 162.7
몸무게 = 45

a = tf.Variable(0.33)
b = tf.Variable(1.0)

opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001)

for i in range(2008):
with tf.GradientTape() as tape:
예측몸무게 = 키 * a + b
loss = (예측몸무게 - 몸무게)**2
loss = tf.reduce_mean(loss)

gradient = tape.gradient(loss, [a, b])
opt.apply_gradients([(gradient[0], a), (gradient[1], b)])
print(a.numpy(), b.numpy(), loss.numpy())

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[codingapple]

e-05는 0뒤에 소숫점 0이 5개정도 있다는 소리라 작아진겁니다

[우리에겐승리뿐이다]

오 이건 몰랐네요 감사합니다

[글쓴이]

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