1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do uczenia głębokiego z Keras
Connected

ćwiczenie

Neuronowe rozdzielanie

Czas na prawdziwą operację na mózgu sieci neuronowej!

Neurony uczą się, aktualizując swoje wagi tak, aby lepiej rozróżniać poszczególne klasy wyjściowe w zbiorze danych. Skorzystasz z funkcji inp_to_out(), którą właśnie zbudowano, żeby zwizualizować wyjście dwóch neuronów w pierwszej warstwie modelu Banknote Authentication (model) podczas jego uczenia.

Model zbudowany w rozdziale 2 jest gotowy do użycia, podobnie jak X_test i y_test. Wklej show_code(plot) w konsoli, jeśli chcesz sprawdzić funkcję plot().

Gdy wszystko będzie gotowe, kliknij kolejne wykresy, żeby na żywo obserwować, jak neurony uczą się rozdzielać klasy!

Instrukcje

100 XP
  • Użyj wcześniej zdefiniowanej funkcji inp_to_out(), aby uzyskać wyjścia pierwszej warstwy dla danych X_test.
  • Użyj metody model.evaluate(), aby wyznaczyć dokładność walidacyjną na zbiorze testowym dla każdej epoki.