Home बनाम Away के लिए एक input लेयर बनाएँ
अब आप पिछले चैप्टर में रेगुलर सीजन गेम्स के लिए उपयोग किए गए मॉडल में सुधार करेंगे। आपको पता है कि बास्केटबॉल में home-team का फायदा अच्छी तरह दर्ज है, इसलिए आप इस प्रभाव को कैप्चर करने के लिए अपने मॉडल में एक नया इनपुट जोड़ेंगे.
इस मॉडल में तीन इनपुट होंगे: team_id_1, team_id_2, और home. Team IDs इंटीजर होंगे जिन्हें आप पिछले चैप्टर के team strength मॉडल में lookup करेंगे, और home एक बाइनरी वैरिएबल होगा — यदि team_1 home पर खेल रही है तो 1, अन्यथा 0.
पिछले चैप्टर में उपयोग किया गया team_strength_model आपके वर्कस्पेस में लोड है। प्रत्येक इनपुट पर इसे लागू करने के बाद, Concatenate लेयर का उपयोग करके दोनों team strengths को home बनाम away वैरिएबल के साथ जोड़ें, और परिणाम को एक Dense लेयर में पास करें.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Advanced Deep Learning
अभ्यास निर्देश
- shape 1 की तीन input लेयर्स बनाएँ: team 1, team 2, और home बनाम away के लिए एक-एक.
- Team इनपुट्स को
team_strength_model()में lookup करें. - Team strengths को home इनपुट के साथ concatenate करें और Dense लेयर को पास करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create an Input for each team
team_in_1 = ____(shape=(1,), name='Team-1-In')
team_in_2 = ____(shape=(1,), name='Team-2-In')
# Create an input for home vs away
home_in = ____(shape=(1,), name='Home-In')
# Lookup the team inputs in the team strength model
team_1_strength = ____(____)
team_2_strength = ____(____)
# Combine the team strengths with the home input using a Concatenate layer, then add a Dense layer
out = _____()([____, ____, home_in])
out = _____(____)(____)