Estrarre un kernel da una rete addestrata
Un modo per interpretare i modelli è esaminare le proprietà dei kernel negli strati convoluzionali. In questo esercizio estrarrai uno dei kernel da una rete neurale convoluzionale, utilizzando i pesi che hai salvato in un file hdf5.
Questo esercizio fa parte del corso
Image Modeling with Keras
Istruzioni dell'esercizio
- Carica nel modello i pesi dal file
weights.hdf5. - Recupera il primo strato convoluzionale del modello dall'attributo
layers. - Usa il metodo
.get_weights()per estrarre i pesi da questo strato.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)