1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Rekurentní neuronové sítě (RNN) pro jazykové modelování s Keras
Connected

ćwiczenie

Lepší klasifikace sentimentu

V tomto cvičení se vrátíš ke klasifikaci sentimentu, kterou jsi viděl/a v kapitole 1.

Model obohatíš o větší složitost a zlepšíš jeho přesnost. Použiješ vrstvu Embedding pro trénování word vektorů na trénovací sadě a dvě vrstvy LSTM pro sledování delších textů. Navíc přidáš ještě jednu vrstvu Dense před výstup.

Tento model už není jednoduchý a trénování může chvíli trvat. Proto je k dispozici předtrénovaný model – jeho váhy načteš metodou .load_weights() ze třídy keras.models.Sequential. Model byl natrénován na 10 epochách a jeho váhy jsou uloženy v souboru model_weights.h5.

V prostředí jsou načtené tyto moduly: Sequential, Embedding, LSTM, Dropout, Dense.

Instrukcje

100 XP
  • Přidej vrstvu Embedding jako první vrstvu modelu.
  • Přidej druhou vrstvu LSTM s 64 jednotkami, která bude vracet (returning) sekvence.
  • Přidej další vrstvu Dense s 16 jednotkami.
  • Vyhodnoť model a vypiš přesnost na trénovací sadě.