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演習

Keras のプーリング層

Keras では、プーリング処理はレイヤーとして実装され、ほかのレイヤーの間にある CNN に追加できます。この演習では、これまでに作成したものと同様の畳み込みニューラルネットワークを構築します。

Convolution => Convolution => Flatten => Dense

ただし、ここではプーリング層も追加します。アーキテクチャは、畳み込み層と全結合層の間にプーリングサイズ 2x2 の最大プーリング層を 1 つ追加します。

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

ワークスペースには、Sequential な model と Dense、Conv2D、Flatten、MaxPool2D オブジェクトが用意されています。

指示

100 XP
  • 入力の畳み込み層を追加します（ユニット数 15、カーネルサイズ 2、活性化関数は relu）。
  • 最大プーリングを追加します（2x2 のウィンドウでプーリング）。
  • もう一つ畳み込み層を追加します（ユニット数 5、カーネルサイズ 2、活性化関数は relu）。
  • 2 つ目の畳み込みの出力を Flatten し、出力用に Dense 層を追加します（クラス数 3、活性化関数は softmax）。