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Keras की pooling लेयर्स

Keras, CNNs में अन्य लेयर्स के बीच जोड़ी जाने वाली एक लेयर के रूप में pooling ऑपरेशन उपलब्ध कराता है। इस अभ्यास में, आप पहले जैसी ही एक convolutional neural network आर्किटेक्चर बनाएँगे:

Convolution => Convolution => Flatten => Dense

लेकिन इस बार आप एक pooling लेयर भी जोड़ेंगे। आर्किटेक्चर, convolutional लेयर और dense लेयर के बीच 2x2 pooling वाली एक single max-pooling लेयर जोड़ेगा:

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

एक Sequential model के साथ Dense, Conv2D, Flatten, और MaxPool2D ऑब्जेक्ट्स आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Image Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक इनपुट convolutional लेयर जोड़ें (15 यूनिट्स, kernel size 2, relu activation).
  • एक maximum pooling ऑपरेशन जोड़ें (2x2 साइज की विंडो पर pooling).
  • एक और convolution लेयर जोड़ें (5 यूनिट्स, kernel size 2, relu activation).
  • दूसरी convolution के आउटपुट को flatten करें और आउटपुट के लिए एक Dense लेयर जोड़ें (3 कैटेगरी, softmax activation).

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()
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