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CNN लेयर का उपयोग

इस अभ्यास में, आप एक pre-trained मॉडल का उपयोग करेंगे जो keras.layers.convolutional मॉड्यूल की Conv1D और MaxPooling1D लेयर्स लेता है, और क्लासिफिकेशन टास्क पर और भी बेहतर accuracy हासिल करता है.

यह आर्किटेक्चर भाषा मॉडलिंग के कार्यों, जैसे कि क्लासिफिकेशन, में अच्छे नतीजे देता है. इसे यहाँ एक अतिरिक्त अभ्यास के तौर पर जोड़ा गया है ताकि आप इसे काम करते हुए देखें और कुछ सहज समझ बना सकें.

क्योंकि यह लेयर इस कोर्स के दायरे में नहीं है, आप इस पर ध्यान देंगे कि इन लेयर्स को आपने जो RNN लेयर्स सीखे हैं, उनके साथ मिलाकर कैसे इस्तेमाल किया जाए.

कृपया निर्देशों का पालन करें और परिणाम देखें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Keras के साथ भाषा मॉडलिंग के लिए Recurrent Neural Networks (RNNs)

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • मॉडल की आर्किटेक्चर प्रिंट करें.
  • pre-trained वज़न (weights) लोड करें.
  • टेस्ट डेटा पर मॉडल का मूल्यांकन करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Print the model summary
model_cnn.____

# Load pre-trained weights
model_cnn.____('model_weights.h5')

# Evaluate the model to get the loss and accuracy values
loss, acc = ____(x_test, y_test, verbose=0)

# Print the loss and accuracy obtained
print("Loss: {0}\nAccuracy: {1}".format(loss, acc))
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