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GRU-Zellen sind besser als einfache RNNs.

In dieser Übung wirst du das gleiche Modell wie im ersten Kapitel des Kurses wieder ausführen, um die Genauigkeit des Modells zu vergleichen, indem du einfach die Zelle „ SimpleRNN “ in „ GRU “ änderst.

Das Modell wurde schon mit 10 Epochen trainiert, genau wie das vorherige Modell mit einer Zelle vom Typ „ SimpleRNN “. Um die Modelle zu vergleichen, ist ein Testset (x_test, y_test) bereits in die Umgebung geladen, ebenso wie das alte Modell SimpleRNN_model.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Rekursive neuronale Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung mit Keras</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Importiere die Zelle „ GRU “.
  • Druck die Zusammenfassungen der Modelle aus.
  • Druck die Genauigkeit jedes Modells aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import the modules
from tensorflow.keras.layers import ____, Dense

# Print the old and new model summaries
SimpleRNN_model.____
gru_model.____

# Evaluate the models' performance (ignore the loss value)
_, acc_simpleRNN = SimpleRNN_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
_, acc_GRU = gru_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

# Print the results
print("SimpleRNN model's accuracy:\t{0}".format(____))
print("GRU model's accuracy:\t{0}".format(____))
Code bearbeiten und ausführen