1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Úvod do hlubokého učení s Keras
Connected

Cvičení

Porovnání aktivačních funkcí

Porovnání aktivačních funkcí vyžaduje trochu kódu, ale nic, co bys nezvládl/a!

Vyzkouším různé aktivační funkce na multi-labelovém modelu, který jsi sestavil/a pro zavlažovací stroj na farmě ve druhé kapitole. Funkce get_model('relu') vrátí kopii tohoto modelu a na jeho skrytou vrstvu aplikuje aktivační funkci 'relu'.

Projdeš několik aktivačních funkcí ve smyčce, pro každou vytvoříš nový model a natrénuješ ho. Uložením history callbacku do slovníku budeš moct v příštím cvičení vizualizovat, která aktivační funkce dopadla nejlépe!

X_train, y_train, X_test a y_test jsou připravené k použití při trénování modelů.

Pokyny

100 XP
  • Doplň pole aktivačních funkcí hodnotami relu, leaky_relu, sigmoid a tanh.
  • Pro každou iteraci získej nový model pomocí get_model() a předej mu aktuální aktivační funkci jako parametr.
  • Natrénuj model — zadej trénovací data i validation_data, nastav 20 epochs a verbose na 0.