Model pro multi-class klasifikaci
Postavíš model, který dokáže předpovědět, kdo hodil který šipku – jen na základě toho, kde šipka dopadla! (Tedy podle souřadnic x a y na terči.)
Jde o multi-class klasifikaci, protože každou šipku mohl hodit právě jeden ze 4 soupeřů. Třídy se tedy vzájemně vylučují – můžeme proto vytvořit výstupní vrstvu s tolika neurony, kolik je soupeřů, a aktivační funkcí softmax zajistit, aby součet pravděpodobností přes všechny soupeře byl roven 1.
Model Sequential a vrstvy Dense jsou už naimportované a připravené k použití.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do hlubokého učení s Keras
Pokyny k cvičení
- Vytvoř instanci modelu
Sequential. - Přidej 3 husté vrstvy s 128, 64 a 32 neurony.
- Přidej závěrečnou hustou vrstvu s tolika neurony, kolik je soupeřů.
- Zkompiluj model s využitím ztrátové funkce
categorical_crossentropy.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Instantiate a sequential model
model = ____
# Add 3 dense layers of 128, 64 and 32 neurons each
model.add(____(____, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
# Add a dense layer with as many neurons as competitors
model.add(____(____, activation=____))
# Compile your model using categorical_crossentropy loss
model.compile(loss=____,
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])