1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie dla obrazów z PyTorch
Connected

ćwiczenie

Blok klasyfikatora

Twoim kolejnym zadaniem jest stworzenie bloku klasyfikatora, który zastąpi oryginalny klasyfikator VGG16. Zdecydujesz się użyć bloku z dwiema w pełni połączonymi warstwami z aktywacją ReLU pomiędzy nimi.

Zdefiniowane w poprzednim ćwiczeniu zmienne vgg_model oraz input_dim są dostępne w twoim środowisku pracy. Biblioteki torch i torchvision.models zostały już zaimportowane.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz zmienną num_classes przechowującą liczbę klas – zakładamy, że zadanie dotyczy wyłącznie wykrywania kotów i psów.
  • Utwórz blok sekwencyjny za pomocą nn.Sequential.
  • Dodaj warstwę liniową z parametrem in_features ustawionym na input_dim.
  • Dodaj cechy wyjściowe do ostatniej warstwy klasyfikatora.