Extraction d'un noyau à partir d'un réseau entraîné
Une manière d'interpréter les modèles consiste à examiner les propriétés des noyaux dans les couches convolutives. Dans cet exercice, vous allez extraire l'un des noyaux d'un réseau neuronal convolutif avec des poids que vous avez enregistrés dans un fichier hdf5.
Cet exercice fait partie du cours
Modélisation d'images avec Keras
Instructions
- Veuillez charger les poids dans le modèle à partir du fichier «
weights.hdf5». - Obtenez la première couche convolutive du modèle à partir de l'attribut «
layers». - Veuillez utiliser la méthode «
.get_weights()» pour extraire les poids de cette couche.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)