Crea un livello di input per casa vs trasferta
Ora apporterai un miglioramento al modello che hai usato nel capitolo precedente per le partite di stagione regolare. Sai che nel basket esiste un ben noto vantaggio del fattore campo, quindi aggiungerai un nuovo input al tuo modello per catturare questo effetto.
Questo modello avrà tre input: team_id_1, team_id_2 e home. Gli ID delle squadre saranno interi che andrai a cercare nel tuo modello di forza della squadra dal capitolo precedente, e home sarà una variabile binaria: 1 se team_1 gioca in casa, 0 altrimenti.
Il team_strength_model che hai usato nel capitolo precedente è stato caricato nel tuo workspace. Dopo averlo applicato a ciascun input, usa un livello Concatenate per unire le due forze delle squadre insieme alla variabile casa vs trasferta e passa il risultato a un livello Dense.
Questo esercizio fa parte del corso
Deep Learning avanzato con Keras
Istruzioni dell'esercizio
- Crea tre livelli di input di shape 1, uno per la squadra 1, uno per la squadra 2 e uno per casa vs trasferta.
- Cerca gli input delle squadre in
team_strength_model(). - Concatena le forze delle squadre con l'input
homee passa il risultato a un livello Dense.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create an Input for each team
team_in_1 = ____(shape=(1,), name='Team-1-In')
team_in_2 = ____(shape=(1,), name='Team-2-In')
# Create an input for home vs away
home_in = ____(shape=(1,), name='Home-In')
# Lookup the team inputs in the team strength model
team_1_strength = ____(____)
team_2_strength = ____(____)
# Combine the team strengths with the home input using a Concatenate layer, then add a Dense layer
out = _____()([____, ____, home_in])
out = _____(____)(____)