Ci servono più dati?

È il momento di verificare se il model sul digits dataset che hai costruito trae beneficio da più esempi di training!

Per ridurre al minimo il codice, varie cose sono già inizializzate e pronte all'uso:

Il model che hai appena costruito.
X_train, y_train, X_test e y_test.
Gli initial_weights del tuo modello, salvati dopo aver usato model.get_weights().
Un elenco predefinito di dimensioni di training: training_sizes.
Una callback di early stopping predefinita che monitora la loss: early_stop.
Due liste vuote per salvare i risultati di valutazione: train_accs e test_accs.

Allena il tuo modello sulle diverse dimensioni di training e valuta i risultati su X_test. Concludi tracciando i risultati con plot_results().

Il codice completo per questo esercizio è disponibile nelle diapositive!

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Introduzione al Deep Learning con Keras

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Istruzioni dell'esercizio

Ottieni una frazione dei dati di training determinata dal size che stiamo valutando nel loop.
Imposta i pesi del modello a initial_weights con set_weights() e allena il modello sulla frazione di dati di training usando early_stop come callback.
Valuta e salva l'accuracy per la frazione di training e per il set di test.
Chiama plot_results() passando le accuracy di training e di test per ciascuna dimensione di training.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

for size in training_sizes:
  	# Get a fraction of training data (we only care about the training data)
    X_train_frac, y_train_frac = X_train[:size], y_train[:size]

    # Reset the model to the initial weights and train it on the new training data fraction
    model.set_weights(____)
    model.fit(X_train_frac, y_train_frac, epochs = 50, callbacks = [early_stop])

    # Evaluate and store both: the training data fraction and the complete test set results
    train_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    test_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    
# Plot train vs test accuracies
plot_results(____, ____)

Modifica ed esegui il codice

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IntermediárioNível de habilidade

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In questo primo capitolo farai conoscenza con le reti neurali, capirai quali tipi di problemi possono risolvere e quando usarle. Costruirai anche diverse reti e salverai la Terra addestrando un modello di regressione che approssima l'orbita di un meteorite in avvicinamento!

Exercise 1: Che cos'è Keras?Exercise 2: Descrivere Keras Exercise 3: Useresti il deep learning?Exercise 4: Il tuo primo neural network Exercise 5: Ciao, reti!Exercise 6: Contare i parametri Exercise 7: Costruisci come mostrato!Exercise 8: Sopravvivere a un impatto meteorico Exercise 9: Definire un modello Exercise 10: Addestramento Exercise 11: Prevedere l'orbita!

Alla fine di questo capitolo saprai come risolvere con le reti neurali problemi binari, multiclasse e multilabel. Lo farai affrontando sfide come individuare banconote false, decidere chi ha lanciato quale freccetta su un bersaglio e costruire un sistema intelligente per irrigare la tua fattoria. Inoltre, saprai tracciare le metriche di addestramento del modello e interrompere l'addestramento salvando i modelli quando non migliorano più.

Exercise 1: Classificazione binaria Exercise 2: Esplorare le banconote in dollari Exercise 3: Un modello di classificazione binaria Exercise 4: Questa banconota è falsa?Exercise 5: Classificazione multiclasse Exercise 6: Un modello multiclasse Exercise 7: Prepara il tuo insieme di dati Exercise 8: Allenare i lanciatori di freccette Exercise 9: Predizioni softmax Exercise 10: Classificazione multi-etichetta Exercise 11: Una macchina per l'irrigazione Exercise 12: Addestramento con etichette multiple Exercise 13: Callback di Keras Exercise 14: La callback di history Exercise 15: Early stopping del tuo modello Exercise 16: Una combinazione di callback

Nei capitoli precedenti hai addestrato molti modelli! Ora imparerai a interpretare le curve di apprendimento per capire come si comportano durante l'addestramento. Visualizzerai anche gli effetti delle funzioni di attivazione, delle dimensioni dei batch e della batch normalization. Infine, imparerai a eseguire l'ottimizzazione automatica degli iperparametri dei modelli Keras usando sklearn.

Exercise 1: Curve di apprendimento Exercise 2: Imparare le cifre Exercise 3: Il modello sta facendo overfitting?Exercise 4: Ci servono più dati?

Esercizio attuale

Exercise 5: Funzioni di attivazione Exercise 6: Funzioni di attivazione diverse Exercise 7: Confrontare le funzioni di attivazione Exercise 8: Confrontare le funzioni di attivazione II Exercise 9: Dimensione del batch e batch normalization Exercise 10: Modificare le dimensioni del batch Exercise 11: Batch normalization su un modello già visto Exercise 12: Effetti della batch normalization Exercise 13: Ottimizzazione degli iperparametri Exercise 14: Preparare un modello per il tuning Exercise 15: Ottimizzare i parametri del modello Exercise 16: Addestramento con cross-validation

È il momento di conoscere architetture più avanzate! Creerai un autoencoder per ricostruire immagini rumorose, visualizzerai le attivazioni di una convolutional neural network, userai modelli profondi pre-addestrati per classificare immagini e approfondirai le recurrent neural network e il lavoro con il testo costruendo una rete che predice la parola successiva in una frase.

Exercise 1: Tensori, layer e autoencoder Exercise 2: È un flusso di tensori Exercise 3: Separazione neurale Exercise 4: Costruire un autoencoder Exercise 5: Rimuovere il rumore come un autoencoder Exercise 6: Introduzione alle CNN Exercise 7: Costruire un modello CNN Exercise 8: Osservare le convoluzioni Exercise 9: Preparare l'immagine di input Exercise 10: Usare un modello reale Exercise 11: Introduzione alle LSTM Exercise 12: Previsione di testo con le LSTM Exercise 13: Costruisci il tuo modello LSTM Exercise 14: Decodifica le tue previsioni Exercise 15: Metti alla prova il tuo modello!Exercise 16: Hai finito!