कपड़ों की इमेज क्लासिफाई करने के लिए एक डीप CNN ट्रेन करें

एक डीप लर्निंग मॉडल को ट्रेन करना, सिंगल-लेयर नेटवर्क को ट्रेन करने जैसा ही होता है। मॉडल बनने के बाद (जैसा आपने पिछले अभ्यास में किया), उसे सही पैरामीटर्स के साथ कम्पाइल करना होता है। फिर, मॉडल को ट्रेनिंग डेटा और उसके ट्रेनिंग लेबल्स देकर फिट किया जाता है। ट्रेनिंग पूरी होने के बाद, मॉडल को टेस्ट डेटा पर इवैल्यूएट किया जा सकता है.

पिछले अभ्यास में जो model आपने बनाया था, वह आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ Image Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

मॉडल को categorical cross-entropy लॉस फंक्शन और Adam ऑप्टिमाइज़र के साथ कम्पाइल करें.
नेटवर्क को train_data पर 3 epochs तक ट्रेन करें, हर बैच में 10 इमेज रखें.
ट्रेनिंग के दौरान, ट्रेनिंग डेटा के 20% हिस्से को रैंडम रूप से वैलिडेशन डेटा के तौर पर उपयोग करें.
मॉडल को test_data पर इवैल्यूएट करें, बैच साइज़ 10 रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Compile model
model.____(optimizer=____, 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

# Fit the model to training data 
model.____(____, ____, 
          validation_split=0.2, 
          epochs=3, batch_size=10)

# Evaluate the model on test data
model.____(____, ____, batch_size=10)

कोड संपादित करें और चलाएँ