Začněte nyníZačněte zdarma

Trénování

V tomto kurzu natrénuješ svůj první model – a to pro dobrý důvod!

Nezapomeň, že před trénováním modelů v Kerasu je potřeba je zkompilovat. K tomu slouží metoda .compile(). Přijímá argumenty jako optimizer, který se stará o aktualizaci vah, a loss funkci, kterou chceme minimalizovat. Samotné trénování je pak jednoduché – stačí zavolat metodu .fit() a předat jí příznaky, štítky a počet epoch.

Regresní model, který jsi sestavil/a v předchozím cvičení, je pro tebe připravený – stejně tak data time_steps a y_positions. Natrénuj ho a vyhodnoť na těchto datech. Uvidíme, jestli se tvůj model naučí trajektorii meteoru.

Toto cvičení je součástí kurzu

Úvod do hlubokého učení s Keras

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Zkompiluj model s optimizerem 'adam' a loss funkcí 'mse'.
  • Natrénuj model na příznacích a štítcích po dobu 30 epoch.
  • Vyhodnoť model metodou .evaluate() a předej jí příznaky a štítky použité při trénování.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Compile your model
model.____(____ = ____, ____ = ____)

print("Training started..., this can take a while:")

# Fit your model on your data for 30 epochs
model.____(____,____, epochs = ____)

# Evaluate your model 
print("Final loss value:",model.evaluate(____, ____))
Upravit a spustit kód