Začněte nyníZačněte zdarma

Potřebujeme více dat?

Teď je čas zjistit, jestli model pro dataset číslic těží z většího množství trénovacích příkladů!

Aby byl kód co nejkratší, řada věcí je už připravena a připravena k použití:

  • Model, který jsi právě sestavil/a.
  • X_train, y_train, X_test a y_test.
  • Počáteční váhy modelu initial_weights, uložené pomocí model.get_weights().
  • Předem definovaný seznam velikostí trénovacích sad: training_sizes.
  • Předem definovaný callback pro předčasné zastavení sledující ztrátu: early_stop.
  • Dva prázdné seznamy pro uložení výsledků vyhodnocení: train_accs a test_accs.

Natrénuj model na různých velikostech trénovacích sad a vyhodnoť výsledky na X_test. Nakonec vykresli výsledky pomocí plot_results().

Celý kód pro toto cvičení najdeš na snímcích!

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do hlubokého učení s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Získej část trénovacích dat určenou hodnotou size, kterou právě vyhodnocujeme ve smyčce.
  • Nastav váhy modelu na initial_weights pomocí set_weights() a natrénuj model na dané části trénovacích dat s použitím early_stop jako callbacku.
  • Vyhodnoť a ulož přesnost pro danou část trénovacích dat a pro testovací sadu.
  • Zavolej plot_results() a předej jí přesnosti na trénovacích i testovacích datech pro každou velikost trénovací sady.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

for size in training_sizes:
  	# Get a fraction of training data (we only care about the training data)
    X_train_frac, y_train_frac = X_train[:size], y_train[:size]

    # Reset the model to the initial weights and train it on the new training data fraction
    model.set_weights(____)
    model.fit(X_train_frac, y_train_frac, epochs = 50, callbacks = [early_stop])

    # Evaluate and store both: the training data fraction and the complete test set results
    train_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    test_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    
# Plot train vs test accuracies
plot_results(____, ____)
Upravit a spustit kód