Latih CNN mendalam untuk mengklasifikasikan gambar pakaian

Melatih model deep learning sangat mirip dengan melatih jaringan satu lapis. Setelah model dibangun (seperti yang telah Anda lakukan pada latihan sebelumnya), model perlu dikompilasi dengan parameter yang tepat. Lalu, model dilatih dengan memberikan data pelatihan beserta label pelatihan. Setelah pelatihan selesai, model dapat dievaluasi pada data uji.

model yang Anda bangun pada latihan sebelumnya tersedia di ruang kerja Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemodelan Citra dengan Keras

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Kompilasi model untuk menggunakan fungsi loss categorical cross-entropy dan optimizer Adam.
Latih jaringan dengan train_data selama 3 epoch dengan batch berisi 10 gambar setiap kali.
Gunakan 20% data pelatihan yang dipilih secara acak sebagai data validasi selama pelatihan.
Evaluasi model dengan test_data, gunakan ukuran batch 10.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# 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)

Edit dan Jalankan Kode