Validation croisée pour l'évaluation des réseaux neuronaux
Pour évaluer le modèle, nous utilisons un ensemble de données de test distinct. Comme pour les données relatives aux trains, les images des données de test doivent également être redimensionnées avant de pouvoir être fournies au réseau entièrement connecté, car celui-ci attend une colonne par pixel dans l'entrée.
L'model que vous avez intégré dans l'exercice précédent, ainsi que test_data et test_labels sont disponibles dans votre espace de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions
- Remodelez l'
test_datae afin qu'il puisse être utilisé pour évaluer le modèle. - Veuillez évaluer le modèle sur
test_dataen utilisanttest_labels.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Reshape test data
test_data = test_data.____(____, ____)
# Evaluate the model
model.evaluate(____, ____)