Jaringan konvolusional untuk klasifikasi gambar

Jaringan konvolusional untuk klasifikasi dibangun dari rangkaian layer konvolusi (untuk pemrosesan gambar) dan layer terhubung penuh (Dense) (untuk pembacaan keluaran). Pada latihan ini, Anda akan membangun sebuah jaringan konvolusional kecil untuk mengklasifikasikan data dari himpunan data fashion.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Pemodelan Citra dengan Keras

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Tambahkan layer Conv2D untuk membentuk layer input jaringan. Gunakan ukuran kernel 3 × 3. Anda dapat menggunakan objek img_rows dan img_cols yang tersedia di workspace Anda untuk menentukan input_shape layer ini.
Tambahkan layer Flatten untuk menjembatani bagian pemrosesan gambar dan klasifikasi pada jaringan Anda.
Tambahkan layer Dense untuk mengklasifikasikan 3 kategori pakaian yang berbeda dalam himpunan data.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

Edit dan Jalankan Kode