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Exercise

이미지 분류를 위한 풀링 포함 딥 CNN 학습

풀링 레이어가 있는 CNN 학습은 지금까지 보신 딥 네트워크 학습과 매우 유사해요. 네트워크를 구성한 뒤(이전 연습 문제에서 하신 것처럼), 모델을 올바르게 컴파일하고, 학습 데이터를 제공하며, 학습 절차를 제어하는 다른 인자들도 함께 설정해야 합니다.

이전 연습 문제에서 만든 다음의 model이 작업 공간에 준비되어 있습니다:

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

Instructions

100 XP
  • 이 모델을 categorical cross-entropy 손실 함수와 Adam 옵티마이저로 컴파일하세요.
  • 배치 크기 10으로 3 epoch 동안 학습하세요.
  • 데이터의 20%를 검증 데이터로 사용하세요.
  • test_data와 test_labels에 대해 모델을 평가하세요(배치 크기 10).