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演習

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!

指示1 / 3

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  • feature_extractor 部分を定義します。64 個の出力特徴マップを持つ畳み込み層、ELU 活性化関数、ウィンドウサイズ 2 の max pooling 層を追加し、最後に出力を平坦化してください。