Validazione incrociata per la valutazione di una rete neurale
Per valutare il modello, usiamo un insieme di dati di test separato. Come per i dati di addestramento, anche le immagini nei dati di test devono essere rimodellate prima di poterle fornire alla rete completamente connessa, perché la rete si aspetta un input con una colonna per pixel.
Il model che hai addestrato nell'esercizio precedente, insieme a test_data e test_labels, è disponibile nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Image Modeling with Keras
Istruzioni dell'esercizio
- Rimodella
test_datain modo che possa essere usato per valutare il modello. - Valuta il modello su
test_datausandotest_labels.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Reshape test data
test_data = test_data.____(____, ____)
# Evaluate the model
model.evaluate(____, ____)