Compiler un réseau de neurones
Une fois que vous avez construit un modèle dans Keras, vous devez le compiler avant de pouvoir l'ajuster aux données. Cela signifie que vous devez préciser l'optimiseur qui servira à l'entraîner ainsi que la fonction de perte utilisée pour l'optimisation. En option, vous pouvez aussi fournir une liste de mesures de performance que le modèle suivra. Par exemple, si vous souhaitez connaître la justesse de classification, vous indiquerez la liste ['accuracy'] à l'argument mot-clé metrics.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions de l’exercice
Écrivez le code pour compiler le modèle avec l'optimiseur 'adam' et 'categorical_crossentropy' comme fonction de perte.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compile the model
model.____(optimizer=____,
loss=____,
metrics=['accuracy'])