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Créer une couche d'entrée avec plusieurs colonnes

Dans cet exercice, vous découvrirez une autre méthode pour créer des modèles à entrées multiples. Cette méthode ne fonctionne que pour des données purement numériques, mais elle constitue une approche beaucoup plus simple pour créer des réseaux neuronaux multivariés.

Vous disposez désormais de trois colonnes numériques dans l'ensemble de données du tournoi : 'seed_diff', 'home' et 'pred'. Dans cet exercice, vous allez créer un réseau neuronal qui utilise une seule couche d'entrée pour traiter ces trois entrées numériques.

Ce modèle devrait disposer d'une seule sortie pour prédire la différence de score du match du tournoi.

Cet exercice fait partie du cours

Deep learning avancé avec Keras

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Instructions

  • Créez une seule couche d'entrée avec 3 colonnes.
  • Connectez cette entrée à une couche dense avec 1 unité.
  • Créez un modèle avec « input_tensor » comme entrée et « output_tensor » comme sortie.
  • Compilez le modèle avec l'optimiseur « 'adam' » et la fonction de perte « 'mean_absolute_error' ».

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create an input layer with 3 columns
input_tensor = ____((____,))

# Pass it to a Dense layer with 1 unit
output_tensor = ____(____)(____)

# Create a model
model = ____(____, ____)

# Compile the model
____.____(optimizer=____, loss=____)
Modifier et exécuter le code