Model wieloklasowy
Zbudujesz model, który przewiduje, kto rzucił daną strzałką – wyłącznie na podstawie miejsca jej trafienia! (Chodzi o współrzędne x i y na tarczy.)
To zadanie klasyfikacji wieloklasowej, ponieważ każdą strzałką może rzucić tylko jeden z 4 zawodników. Klasy i etykiety wzajemnie się wykluczają, dlatego możemy zbudować sieć z tyloma neuronami wyjściowymi, ilu jest zawodników, i użyć funkcji aktywacji softmax, aby suma wszystkich prawdopodobieństw wynosiła 1.
Model Sequential oraz warstwy Dense są już zaimportowane i gotowe do użycia.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do uczenia głębokiego z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz instancję modelu
Sequential. - Dodaj 3 warstwy gęste z odpowiednio 128, 64 i 32 neuronami.
- Dodaj ostatnią warstwę gęstą z tyloma neuronami, ilu jest zawodników.
- Skompiluj model, używając funkcji straty
categorical_crossentropy.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Instantiate a sequential model
model = ____
# Add 3 dense layers of 128, 64 and 32 neurons each
model.add(____(____, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
# Add a dense layer with as many neurons as competitors
model.add(____(____, activation=____))
# Compile your model using categorical_crossentropy loss
model.compile(loss=____,
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])