Tworzenie sieci głębokiego uczenia
Głęboka splotowa sieć neuronowa to sieć składająca się z więcej niż jednej warstwy. Każda warstwa w takiej sieci otrzymuje dane wejściowe od warstwy poprzedniej – pierwsza warstwa pobiera je bezpośrednio z obrazów używanych jako dane treningowe lub testowe.
W tym ćwiczeniu zbudujesz sieć z dwiema warstwami splotowymi.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie obrazów z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Pierwsza warstwa splotowa pełni rolę warstwy wejściowej sieci. Powinna mieć 15 jednostek z filtrami o rozmiarze 2 na 2 piksele oraz funkcję aktywacji
'relu'. Do zdefiniowania parametruinput_shapemożesz użyć zmiennychimg_rowsiimg_cols. - Druga warstwa splotowa otrzymuje dane wejściowe z pierwszej warstwy. Powinna mieć 5 jednostek z filtrami o rozmiarze 2 na 2 piksele oraz funkcję aktywacji
'relu'.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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'))