Natrénuj hlubokou CNN s poolingem pro klasifikaci obrázků
Trénování CNN s pooling vrstvami je velmi podobné trénování hlubokých sítí, které jsi viděl/a dříve. Jakmile je síť sestavena (jak jsi udělal/a v předchozím cvičení), je potřeba model správně zkompilovat a pak poskytnout trénovací data spolu s ostatními argumenty, které řídí průběh učení.
Následující model z předchozího cvičení je dostupný v tvém pracovním prostředí:
Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense
Toto cvičení je součástí kurzu
Image Modeling with Keras
Pokyny k cvičení
- Zkompiluj tento model s funkcí ztráty categorical cross-entropy a optimalizátorem Adam.
- Natrénuj model na 3 epochy s dávkami o velikosti 10.
- Použij 20 % dat jako validační data.
- Vyhodnoť model na
test_datastest_labels(také s dávkami o velikosti 10).
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Compile the model
____
# Fit to training data
____
# Evaluate on test data
____