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एक डीप लर्निंग नेटवर्क बनाना

एक डीप convolutional न्यूरल नेटवर्क वह नेटवर्क होता है जिसमें एक से अधिक लेयर होती हैं. डीप नेटवर्क में हर लेयर अपना इनपुट पिछली लेयर से लेती है, और सबसे पहली लेयर अपना इनपुट उन इमेज से लेती है जिनका उपयोग training या test डेटा के रूप में किया जाता है.

यहाँ, आप दो convolutional लेयर वाला नेटवर्क बनाएँगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Image Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • पहली convolutional लेयर नेटवर्क की इनपुट लेयर है. इसमें 2 बाय 2 पिक्सेल के kernels के साथ 15 units होने चाहिए. इसका activation फंक्शन 'relu' होना चाहिए. इसका input_shape परिभाषित करने के लिए आप img_rows और img_cols वैरिएबल का उपयोग कर सकते हैं.
  • दूसरी convolutional लेयर को इनपुट पहली लेयर से मिलता है. इसमें 2 बाय 2 पिक्सेल के kernels के साथ 5 units होने चाहिए. इसका activation फंक्शन भी 'relu' होना चाहिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

model = Sequential()

# Add a convolutional layer (15 units)
____


# Add another convolutional layer (5 units)
____

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