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Exercice

Créer des réseaux convolutionnels

Vous faites partie d'une équipe qui développe un système de prévision météorologique. Dans le cadre du système, des caméras seront installées à divers endroits pour prendre des photos du ciel. Votre tâche est de concevoir un modèle qui classe les différents types de nuages sur ces images, afin d'aider à repérer les fronts météorologiques qui approchent.

Vous décidez de construire un classificateur d'images convolutionnel. Le modèle comprendra deux parties :

  • Un extracteur de caractéristiques qui apprend un vecteur de caractéristiques à partir de l'image d'entrée,
  • Un classificateur qui prédit la classe de l'image à partir des caractéristiques apprises.

torch et torch.nn as nn ont déjà été importés pour vous, alors allons-y !

Instructions 1/3

undefined XP
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  • Définissez la partie feature_extractor du modèle en ajoutant une autre couche de convolution avec 64 cartes de caractéristiques en sortie, l'activation ELU et une couche de max pooling avec une fenêtre de taille deux; à la fin, aplatissez la sortie.