Maak een inputlaag voor thuis vs. uit
Nu ga je een verbetering aanbrengen in het model dat je in het vorige hoofdstuk gebruikte voor reguliere seizoenswedstrijden. Je weet dat er een goed gedocumenteerd thuisvoordeel is in basketbal, dus voeg je een nieuwe input toe aan je model om dit effect vast te leggen.
Dit model krijgt drie inputs: team_id_1, team_id_2 en home. De team-ID's zijn gehele getallen die je opzoekt in je teamsterktemodel uit het vorige hoofdstuk, en home is een binaire variabele: 1 als team_1 thuis speelt, 0 als dat niet zo is.
Het team_strength_model dat je in het vorige hoofdstuk gebruikte, is in je werkruimte geladen. Nadat je het op elke input hebt toegepast, gebruik je een Concatenate-laag om de twee teamsterktes te combineren met de thuis-vs-uit-variabele, en geef je het resultaat door aan een Dense-laag.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Advanced Deep Learning met Keras
Oefeninstructies
- Maak drie inputlagen met shape 1: één voor team 1, één voor team 2 en één voor thuis vs. uit.
- Zoek de teaminputs op in
team_strength_model(). - Concateneer de teamsterktes met de home-input en geef dit door aan een Dense-laag.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create an Input for each team
team_in_1 = ____(shape=(1,), name='Team-1-In')
team_in_2 = ____(shape=(1,), name='Team-2-In')
# Create an input for home vs away
home_in = ____(shape=(1,), name='Home-In')
# Lookup the team inputs in the team strength model
team_1_strength = ____(____)
team_2_strength = ____(____)
# Combine the team strengths with the home input using a Concatenate layer, then add a Dense layer
out = _____()([____, ____, home_in])
out = _____(____)(____)