REGRESSÃO: IMPLEMENTE UMA REDE NEURAL COM NUMPY -

Referente ao curso REGRESSÃO: IMPLEMENTE UMA REDE NEURAL COM NUMPY da alura. Gostaria de saber o que eu teria que trocar para o Y_treino ter a mesma dimensão do Y_predito quando a arquitetura for de 19:13:7. def treino(X, Y,X_teste,Y_teste, arquitetura, epocas, taxa_aprendizagem):

# Inicia os parâmetros da rede neural
valores_parametros = inicia_camadas(arquitetura, 2)
# Listas que vão guardar o progresso da aprendizagem da rede 
historia_custo = []
historia_custo_teste = []


# Atualiza a cada época
for i in range(epocas):
    # Propaga a rede - Foward propagation
    Y_predito, memoria = propaga_total(X, valores_parametros, arquitetura)

    Y_predito_teste, memoria2 = propaga_total(X_teste, valores_parametros, 
                                              arquitetura)

    # calcula as métricas e salva nas listas de história
    custo = valor_de_custo(Y_predito, Y)
    historia_custo.append(custo)
    custo_teste = valor_de_custo(Y_predito_teste, Y_teste)
    historia_custo_teste.append(custo_teste)


    # Retropropagação - Backpropagation
    gradientes = retropropagacao_total(Y_predito, Y, memoria, 
                                       valores_parametros, arquitetura)
    # Atualiza os pesos
    valores_parametros = atualiza(valores_parametros, gradientes, 
                                  arquitetura, taxa_aprendizagem)

    if(i % 50 == 0):
        print("Iteração: {:05} - custo: {:.5f} ".format(i, custo))


return valores_parametros, historia_custo, historia_custo_teste



rede neural artificial