Extraire un noyau d'un réseau entraîné
Pour interpréter un modèle, on peut examiner les propriétés des noyaux dans les couches convolutionnelles. Dans cet exercice, vous allez extraire l'un des noyaux d'un réseau de neurones convolutionnel dont les poids ont été enregistrés dans un fichier hdf5.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions de l’exercice
- Chargez les poids dans le modèle à partir du fichier
weights.hdf5. - Récupérez la première couche convolutionnelle du modèle à partir de l'attribut
layers. - Utilisez la méthode
.get_weights()pour extraire les poids de cette couche.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)