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

ćwiczenie

Architektura modelu z dwoma wyjściami

W tym ćwiczeniu zbudujesz architekturę wielowyjściowej sieci neuronowej, która będzie przewidywać zarówno znak, jak i alfabet.

Przypomnij ogólną strukturę: w metodzie .__init__() definiujesz warstwy używane później w przebiegu w przód. W metodzie forward() najpierw przepuszczasz obraz wejściowy przez kilka warstw, aby uzyskać jego osadzenie (embedding), które następnie trafia do dwóch oddzielnych warstw klasyfikatora – po jednej dla każdego wyjścia.

torch.nn jest już zaimportowany pod standardowym aliasem – czas zbudować model!

Instrukcje 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Zdefiniuj self.classifier_alpha oraz self.classifier_char jako warstwy liniowe, których kształt wejścia odpowiada wyjściu warstwy image_layer, a kształty wyjścia odpowiadają liczbie alfabetów (30) i liczbie znaków (964).