1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie obrazów z Keras
Connected

ćwiczenie

Zbuduj sieć neuronową

Do tworzenia sieci neuronowych i ich trenowania w celu klasyfikacji obrazów użyjemy biblioteki Keras. Wszystkie modele będą typu Sequential, co oznacza, że wyjścia jednej warstwy trafiają bezpośrednio na wejście kolejnej warstwy.

W tym ćwiczeniu zbudujesz sieć neuronową z warstwami Dense, w których każda jednostka jest połączona ze wszystkimi jednostkami warstwy poprzedniej. Na przykład każda jednostka pierwszej warstwy jest połączona ze wszystkimi pikselami obrazu wejściowego. Obiekt warstwy Dense przyjmuje jako argumenty liczbę jednostek w tej warstwie oraz funkcję aktywacji. Dla pierwszej warstwy sieci należy dodatkowo podać argument input_shape.

Kurs porusza wiele zagadnień, które mogły ci umknąć – jeśli potrzebujesz szybkiego przypomnienia, pobierz Keras Cheat Sheet i miej go pod ręką!

Instrukcje

100 XP
  • Pierwsza warstwa przyjmuje obrazy jako dane wejściowe, ma 10 jednostek i aktywację 'relu'.
  • Druga warstwa ukryta ma 10 jednostek i aktywację 'relu'.
  • Warstwa wyjściowa ma po jednej jednostce dla każdej kategorii (3 kategorie) i aktywację 'softmax'.