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

ćwiczenie

Analiza konwolucji

Inspekcja aktywacji warstwy konwolucyjnej to naprawdę ciekawa rzecz – warto zrobić to przynajmniej raz!

W tym celu zbudujesz nowy model z użyciem obiektu Model z biblioteki Keras, który przyjmuje listę wejść i listę wyjść. Jako wyjście tego nowego modelu podasz wyniki pierwszej warstwy konwolucyjnej, gdy na wejściu podana jest cyfra z zbioru MNIST.

Model konwolucyjny model, który zbudowałeś w poprzednim ćwiczeniu, został już wytrenowany. Potrafi teraz poprawnie klasyfikować odręcznie napisane cyfry z MNIST. Możesz to sprawdzić, wywołując model.summary() w konsoli.

Przyjrzyjmy się maskom konwolucyjnym, których model nauczył się w pierwszej warstwie konwolucyjnej!

Instrukcje

100 XP
  • Uzyskaj referencję do wyjść pierwszej warstwy konwolucyjnej w modelu.
  • Zbuduj nowy model, używając wejścia pierwszej warstwy modelu oraz first_layer_output jako wyjść.
  • Użyj modelu first_layer_model, aby wykonać predykcję na X_test.
  • Zwizualizuj aktywacje dla pierwszej cyfry z X_test dla 15. i 18. filtru neuronowego.