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演習

ネットワークに Dropout を追加する

Dropout は正則化の一種で、学習の各ラウンドでレイヤー内のユニットからランダムに異なるサブセットを取り除きます。この演習では、これまでの演習で使ってきた畳み込みニューラルネットワークに Dropout を追加します。

  1. Convolution（15 ユニット、カーネルサイズ 2、活性化関数 'relu'）
  2. Dropout（20%）
  3. Convolution（5 ユニット、カーネルサイズ 2、活性化関数 'relu'）
  4. Flatten
  5. Dense（3 ユニット、活性化関数 'softmax'）

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

指示

100 XP
  • 最初のレイヤーに 20% の Dropout を追加します。
  • Flatten レイヤーを追加します。