딥러닝 네트워크 만들기
딥 합성곱 신경망은 한 개보다 많은 층을 가진 네트워크를 말합니다. 딥 네트워크의 각 층은 바로 앞 층의 출력을 입력으로 받고, 맨 처음 층은 학습 또는 테스트에 사용하는 이미지에서 직접 입력을 받습니다.
여기서는 두 개의 합성곱 층으로 구성된 네트워크를 만들어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 배우는 이미지 모델링
연습 안내
- 첫 번째 합성곱 층은 네트워크의 입력층입니다. 이 층은 2×2 픽셀 커널을 가진 유닛 15개로 구성하고, 활성화 함수는
'relu'로 설정하세요.input_shape는img_rows와img_cols변수를 사용해 지정할 수 있습니다. - 두 번째 합성곱 층은 첫 번째 층의 출력을 입력으로 받습니다. 이 층은 2×2 픽셀 커널을 가진 유닛 5개로 구성하고, 활성화 함수도
'relu'로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
model = Sequential()
# Add a convolutional layer (15 units)
____
# Add another convolutional layer (5 units)
____
# Flatten and feed to output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))