Membuat jaringan deep learning

Jaringan saraf konvolusional yang dalam adalah jaringan yang memiliki lebih dari satu lapisan. Setiap lapisan dalam jaringan yang dalam menerima masukan dari lapisan sebelumnya, dengan lapisan paling awal menerima masukan dari citra yang digunakan sebagai data pelatihan atau pengujian.

Di sini, Anda akan membuat jaringan yang memiliki dua lapisan konvolusional.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Citra dengan Keras

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Lapisan konvolusional pertama adalah lapisan masukan jaringan. Ini harus memiliki 15 unit dengan kernel berukuran 2 x 2 piksel. Gunakan fungsi aktivasi 'relu'. Anda dapat menggunakan variabel img_rows dan img_cols untuk menentukan input_shape.
Lapisan konvolusional kedua menerima masukan dari lapisan pertama. Ini harus memiliki 5 unit dengan kernel berukuran 2 x 2 piksel. Lapisan ini juga harus menggunakan fungsi aktivasi 'relu'.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

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'))

Edit dan Jalankan Kode