衣類データへのニューラルネットワークのフィッティング
この演習では、前の演習で作成した全結合ニューラルネットワークを画像データにフィットさせます。学習データは2つの変数で提供されています。3種類の衣類クラスそれぞれの画像50枚分のピクセルデータを含む train_data と、これら50枚それぞれのラベルをワンホット表現で格納した train_labels です。データをネットワークの想定する入力形式に変換し、学習データと学習ラベルでモデルを学習させてください。
前の演習でコンパイルした model、および train_data と train_labels はワークスペース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
- まず、データをリシェイプして学習用の形式に整えます。
.fit()メソッドに学習用の入力データと学習ラベルを渡して、モデルを学習させます。
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。
# Reshape the data to two-dimensional array
train_data = train_data.reshape(____, ____)
# Fit the model
model.fit(____, ____, validation_split=0.2, epochs=3)