इमेज क्लासिफाई करने के लिए पूलिंग के साथ एक डीप CNN ट्रेन करें
पूलिंग लेयर्स वाले CNN को ट्रेन करना, उन डीप नेटवर्क्स को ट्रेन करने जैसा ही है जिन्हें आप पहले देख चुके हैं। एक बार नेटवर्क बन जाने के बाद (जैसा आपने पिछले अभ्यास में किया), मॉडल को सही तरह से compile करना होता है, और फिर training data देना होता है, साथ में वे अन्य आर्ग्युमेंट्स भी जो fitting प्रक्रिया को नियंत्रित करते हैं.
पिछले अभ्यास का निम्न model आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है:
Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Keras के साथ Image Modeling
अभ्यास निर्देश
- इस मॉडल को compile करें ताकि यह categorical cross-entropy loss फंक्शन और Adam optimizer का उपयोग करे.
- मॉडल को 3 epochs तक, batch size 10 के साथ train करें.
- डेटा का 20% validation data के रूप में उपयोग करें.
test_dataपरtest_labelsके साथ मॉडल को evaluate करें (batch size 10 ही रखें).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compile the model
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# Fit to training data
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# Evaluate on test data
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