ディープCNNのパラメータ数はいくつ？
この演習では、Keras を使ってネットワーク全体のパラメータ数と、各レイヤーごとのパラメータ数を計算します。
ディープな CNN を構築するコードはすでに用意されています。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ画像モデリング
演習の手順
ネットワークを要約し、パラメータ数の合計を表示してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# CNN model
model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu',
input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
# Summarize the model
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