Les cellules GRU sont meilleures que simpleRNN
Dans cet exercice, vous allez relancer le même modèle que dans le premier chapitre du cours pour comparer la précision du modèle en remplaçant simplement la cellule SimpleRNN par une cellule GRU.
Le modèle a déjà été entraîné pendant 10 époques, comme dans le modèle précédent avec une cellule SimpleRNN. Pour comparer les modèles, un jeu de test (x_test, y_test) est déjà chargé dans l’environnement, ainsi que l’ancien modèle SimpleRNN_model.
Cet exercice fait partie du cours
Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour la modélisation du langage avec Keras
Instructions
- Importez la cellule
GRU. - Affichez les résumés des modèles.
- Affichez la précision de chaque modèle.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Import the modules
from tensorflow.keras.layers import ____, Dense
# Print the old and new model summaries
SimpleRNN_model.____
gru_model.____
# Evaluate the models' performance (ignore the loss value)
_, acc_simpleRNN = SimpleRNN_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
_, acc_GRU = gru_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
# Print the results
print("SimpleRNN model's accuracy:\t{0}".format(____))
print("GRU model's accuracy:\t{0}".format(____))