1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie z PyTorch – poziom średnio zaawansowany
Connected

ćwiczenie

Budowanie sieci splotowych

Pracujesz w zespole tworzącym system prognozowania pogody. W ramach tego systemu w różnych lokalizacjach zostaną zainstalowane kamery rejestrujące zdjęcia nieba. Twoim zadaniem jest zbudowanie modelu klasyfikującego różne typy chmur na tych zdjęciach – pomoże to wykrywać nadciągające fronty pogodowe.

Decydujesz się zbudować splotowy klasyfikator obrazów. Model będzie się składał z dwóch części:

  • Ekstraktor cech, który uczy się wektora cech na podstawie obrazu wejściowego,
  • Klasyfikator przewidujący klasę obrazu na podstawie wyuczonych cech.

Zarówno torch, jak i torch.nn as nn zostały już zaimportowane, więc do dzieła!

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Zdefiniuj część modelu odpowiedzialną za ekstrakcję cech (feature_extractor), dodając kolejną warstwę splotową z 64 wyjściowymi mapami cech, aktywację ELU oraz warstwę max pooling z oknem o rozmiarze dwa; na końcu spłaszcz wyjście.