Kroswalidacja w ocenie sieci neuronowej
Do oceny modelu używamy oddzielnego zbioru testowego. Podobnie jak w przypadku danych treningowych, obrazy w zbiorze testowym również muszą zostać przekształcone przed podaniem ich do sieci w pełni połączonej – sieć oczekuje jednej kolumny na każdy piksel w danych wejściowych.
W przestrzeni roboczej dostępne są: model dopasowany w poprzednim ćwiczeniu oraz test_data i test_labels.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modelowanie obrazów z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Przekształć
test_datatak, aby można było użyć go do oceny modelu. - Oceń model na zbiorze
test_data, korzystając z etykiettest_labels.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Reshape test data
test_data = test_data.____(____, ____)
# Evaluate the model
model.evaluate(____, ____)