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

ćwiczenie

Normalizacja wsadowa w znajomym modelu

Pamiętasz zbiór danych digits, na którym trenowałeś model w pierwszym ćwiczeniu tego rozdziału?

To problem klasyfikacji wieloklasowej, który rozwiązałeś przy użyciu softmax i 10 neuronów w warstwie wyjściowej.

Teraz zbudujesz nowy, głębszy model składający się z 3 ukrytych warstw po 50 neuronów każda, z normalizacją wsadową między warstwami. Parametr kernel_initializer służy do inicjalizacji wag w podobny sposób.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj BatchNormalization z warstw tensorflow.keras.
  • Zbuduj model głębokiej sieci neuronowej – użyj 50 neuronów w każdej warstwie ukrytej i dodaj normalizację wsadową między warstwami.
  • Skompiluj model, używając stochastycznego gradientu prostego, sgd, jako optymalizatora.