Das Modell zusammenstellen
Jetzt kompilierst du das Modell, das du vorhin angegeben hast. Um das Modell zu erstellen, musst du den Optimierer und die Verlustfunktion angeben, die du verwenden willst. Im Video hat Dan gesagt, dass der Adam-Optimierer echt super ist. Mehr dazu und zu anderen Keras-Optimierern findest du hier. Wenn du wirklich neugierig bist und mehr erfahren möchtest, kannst du den Originalartikel lesen, in dem der Adam-Optimierer vorgestellt wurde.
In dieser Übung wirst du den Adam-Optimierer und die Verlustfunktion „mittlerer quadratischer Fehler“ verwenden. Los geht‘s
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Deep Learning mit Python
Anleitung zur Übung
- Kompiliere das Modell mit „
model.compile()“.optimizerDeine E-Mail-Adresse sollte'adam'lauten und dielosssollte'mean_squared_error'sein.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)