이미지 분류를 위한 합성곱 신경망

분류용 합성곱 신경망은 합성곱 층(이미지 처리)과 완전 연결(Dense) 층(출력부)을 순차적으로 쌓아서 만듭니다. 이 연습 문제에서는 패션 데이터셋의 데이터를 분류하기 위한 작은 합성곱 신경망을 만들어 볼 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Keras로 배우는 이미지 모델링

강의 보기

연습 안내

네트워크의 입력 층을 만들기 위해 Conv2D 층을 추가하세요. 커널 크기는 3×3을 사용하세요. 작업 공간에 있는 img_rows와 img_cols 객체를 사용해 이 층의 input_shape를 지정할 수 있어요.
네트워크의 이미지 처리 부분과 분류 부분을 연결하기 위해 Flatten 층을 추가하세요.
데이터셋의 3가지 의류 카테고리를 분류할 수 있도록 Dense 층을 추가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

코드 편집 및 실행