Compilar el modelo
Ahora vas a compilar el modelo que has especificado antes. Para compilar el modelo, tienes que especificar el optimizador y la función de pérdida que vas a utilizar. En el vídeo, Dan mencionó que el optimizador Adam es una opción excelente. Puedes leer más sobre él, así como sobre otros optimizadores de Keras aquí, y si tienes verdadera curiosidad por saber más, puedes leer el artículo original que presentó el optimizador Adam.
En este ejercicio, utilizarás el optimizador Adam y la función de pérdida error cuadrático medio. ¡A por ello!
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción al Aprendizaje Profundo en Python
Instrucciones de ejercicio
- Compila el modelo utilizando
model.compile(). Tuoptimizerdebe ser'adam'y ellossdebe ser'mean_squared_error'.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)