Mulai sekarangMulai gratis

Menggunakan lapisan CNN

Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan model pralatih yang memanfaatkan lapisan Conv1D dan MaxPooling1D dari modul keras.layers.convolutional, dan mencapai akurasi yang lebih baik lagi pada tugas klasifikasi.

Arsitektur ini memberikan hasil yang baik pada tugas pemodelan bahasa seperti klasifikasi, dan ditambahkan di sini sebagai latihan tambahan agar Anda dapat melihatnya langsung dan memperoleh intuisi.

Karena lapisan ini berada di luar cakupan kursus, Anda akan berfokus pada cara menggunakan lapisan-lapisan tersebut bersama dengan lapisan RNN yang sudah Anda pelajari.

Silakan ikuti instruksi untuk melihat hasilnya.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Recurrent Neural Networks (RNN) untuk Pemodelan Bahasa dengan Keras

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Cetak arsitektur model.
  • Muat bobot pralatih.
  • Evaluasi model pada data uji.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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))
Edit dan Jalankan Kode