Le celle GRU sono migliori di simpleRNN
In questo esercizio eseguirai di nuovo lo stesso modello del primo capitolo del corso per confrontare l'accuratezza del modello semplicemente cambiando la cella SimpleRNN con una cella GRU.
Il modello è già stato addestrato per 10 epoche, come nel modello precedente con una cella SimpleRNN. Per confrontare i modelli, un insieme di test (x_test, y_test) è già caricato nell'ambiente, così come il vecchio modello SimpleRNN_model.
Questo esercizio fa parte del corso
Reti Neurali Ricorrenti (RNN) per il Language Modeling con Keras
Istruzioni dell'esercizio
- Importa la cella
GRU. - Stampa i sommari dei modelli.
- Stampa l'accuratezza di ciascun modello.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import the modules
from tensorflow.keras.layers import ____, Dense
# Print the old and new model summaries
SimpleRNN_model.____
gru_model.____
# Evaluate the models' performance (ignore the loss value)
_, acc_simpleRNN = SimpleRNN_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
_, acc_GRU = gru_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
# Print the results
print("SimpleRNN model's accuracy:\t{0}".format(____))
print("GRU model's accuracy:\t{0}".format(____))