1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Zaawansowane uczenie głębokie z Keras
Connected

ćwiczenie

Kompilacja modelu

Ostatnim krokiem tworzenia modelu jest jego kompilacja. Po zbudowaniu modelu musisz go skompilować, zanim dopasowanie go do danych będzie możliwe. Ten krok finalizuje model, zatwierdza wszystkie jego ustawienia i przygotowuje go na przyjęcie danych!

Podczas kompilacji określasz optymalizator używany do dopasowania modelu do danych oraz funkcję straty. 'adam' to dobry domyślny optymalizator – sprawdza się w większości przypadków. Wybór funkcji straty zależy od rodzaju problemu. Błąd średniokwadratowy to powszechna funkcja straty, która optymalizuje predykcję średniej – tak jak w regresji najmniejszych kwadratów.

Błąd średniobezwzględny optymalizuje medianę i stosuje się go w regresji kwantylowej. Dla tego zbioru danych 'mean_absolute_error' sprawdza się bardzo dobrze – użyj go jako funkcji straty.

Instrukcje

100 XP
  • Skompiluj utworzony model (model).
  • Użyj optymalizatora 'adam'.
  • Użyj błędu średniobezwzględnego (lub 'mean_absolute_error') jako funkcji straty.