Verwendung der CNN-Schicht
In dieser Übung wirst du ein vortrainiertes Modell verwenden, das die Schichten „ Conv1D “ und „ MaxPooling1D “ aus dem Modul „ keras.layers.convolutional “ nutzt und eine noch bessere Genauigkeit bei der Klassifizierungsaufgabe erzielt.
Diese Architektur hat bei Sprachmodellierungsaufgaben wie der Klassifizierung echt gute Ergebnisse gebracht und wird hier als zusätzliche Übung hinzugefügt, damit du sie in Aktion sehen und ein Gefühl dafür bekommen kannst.
Da diese Schicht nicht zum Kursinhalt gehört, konzentrierst du dich darauf, wie du die Schichten zusammen mit den RNN-Schichten, die du schon kennst, verwenden kannst.
Mach einfach die Anweisungen, um die Ergebnisse zu sehen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Rekursive neuronale Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung mit Keras
Anleitung zur Übung
- Druck die Architektur des Modells aus.
- Lade die schon trainierten Gewichte.
- Das Modell anhand der Testdaten checken.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Print the model summary
model_cnn.____
# Load pre-trained weights
model_cnn.____('model_weights.h5')
# Evaluate the model to get the loss and accuracy values
loss, acc = ____(x_test, y_test, verbose=0)
# Print the loss and accuracy obtained
print("Loss: {0}\nAccuracy: {1}".format(loss, acc))