ニューラルネットワーク評価のためのクロスバリデーション
モデルを評価するには、学習とは別のテストデータセットを使用します。学習データと同様に、テストデータ内の画像も全結合ネットワークに入力する前にリシェイプする必要があります。これは、ネットワークが入力として「ピクセルごとに1列」を想定しているためです。
前の演習で学習した model、および test_data と test_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
test_dataをモデル評価に使える形にリシェイプしてください。test_labelsを用いて、test_data上でモデルを評価してください。
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。
# Reshape test data
test_data = test_data.____(____, ____)
# Evaluate the model
model.evaluate(____, ____)