Mulai sekarangMulai gratis

Model multi-kelas

Anda akan membangun sebuah model yang memprediksi siapa yang melempar anak panah hanya berdasarkan lokasi anak panah itu mendarat! (Yaitu koordinat x dan y anak panah pada papan.)

Ini adalah masalah klasifikasi multi-kelas karena setiap anak panah hanya bisa dilempar oleh satu dari 4 peserta. Jadi kelas/label saling eksklusif, dan karena itu kita dapat membuat sebuah neuron dengan jumlah keluaran sebanyak jumlah peserta dan menggunakan fungsi aktivasi softmax untuk memperoleh total jumlah probabilitas 1 di seluruh peserta.

Model Sequential dan lapisan Dense sudah diimpor untuk Anda gunakan.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Deep Learning dengan Keras

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Instansiasikan model Sequential.
  • Tambahkan 3 lapisan dense masing-masing dengan 128, 64, dan 32 neuron.
  • Tambahkan lapisan dense terakhir dengan jumlah neuron sebanyak jumlah peserta.
  • Kompilasi model Anda menggunakan loss categorical_crossentropy.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Instantiate a sequential model
model = ____
  
# Add 3 dense layers of 128, 64 and 32 neurons each
model.add(____(____, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
  
# Add a dense layer with as many neurons as competitors
model.add(____(____, activation=____))
  
# Compile your model using categorical_crossentropy loss
model.compile(loss=____,
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])
Edit dan Jalankan Kode