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演習

CNNモデルを作る

KerasでCNNモデルを作るのは、これまでこのコースで作ってきたモデルと比べても、それほど難しくありません。必要なのは畳み込み層を使うことだけです。

ここでは、MNIST 手書き数字データセットを分類する、浅い畳み込み model を作成します。オートエンコーダでノイズ除去したのと同じデータです。画像は 28 x 28 ピクセルで、白黒画像のためチャンネルは1つだけです。

それでは、この小さな畳み込みモデルを作っていきましょう！

指示

100 XP
  • Conv2D と Flatten レイヤーをインポートし、モデルを作成します。
  • 最初の畳み込み層を追加します。フィルターは32個、サイズは3x3、input_shape には対応する3次元のタプルを指定します。
  • 2つ目の畳み込み層を追加します。フィルターは16個、サイズは3x3、活性化関数はreluにします。
  • 直前の層の出力をフラット化して、一次元のベクトルにします。