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畳み込みネットワークの構築

あなたは天気予報システムを構築するチームの一員です。システムの一部として、各地に設置したカメラで空の写真を撮影します。あなたのタスクは、これらの画像に写る雲の種類を分類するモデルを作成し、接近する前線の検知に役立てることです。

そこで、畳み込み型の画像分類器を作ることにしました。モデルは次の2つの部分で構成します。

  • 入力画像から特徴ベクトルを学習する特徴抽出器
  • 学習した特徴に基づいて画像のクラスを予測する分類器

torch と torch.nn as nn はすでにインポート済みです。それでは始めましょう！

この演習はコースの一部です

PyTorchによる中級ディープラーニング

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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。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super().__init__()
        # Define feature extractor
        self.feature_extractor = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ELU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            ____,
            ____,
            ____,
            ____,
        )
コードを編集して実行