Extrahieren eines Kerns aus einem trainierten Netzwerk
Eine Möglichkeit, Modelle zu verstehen, ist, die Eigenschaften der Kernel in den Faltungs-Layern zu checken. In dieser Übung extrahierst du einen der Kernel aus einem Convolutional Neural Network mit Gewichten, die du in einer Datei namens „ hdf5 ” gespeichert hast.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Bildmodellierung mit Keras
Anleitung zur Übung
- Lade die Gewichte aus der Datei „
weights.hdf5“ in das Modell. - Hol die erste Faltungsschicht im Modell aus dem Attribut „
layers“. - Mit der Methode „
.get_weights()“ kannst du die Gewichte aus dieser Schicht herausholen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)