Camadas de agrupamento Keras

O Keras faz uma operação de pooling como uma camada que pode ser adicionada às CNNs entre outras camadas. Neste exercício, você vai montar uma rede neural convolucional parecida com a que já fez antes:

Convolução => Convolução => Achatar => Denso

Mas você também vai adicionar uma camada de pooling. A arquitetura vai adicionar uma única camada de max-pooling entre a camada convolucional e a camada densa com um pooling de 2x2:

Convolução => Agrupamento máximo => Convolução => Achatar => Denso

Um objeto Sequential model, junto com os objetos Dense, Conv2D, Flatten e MaxPool2D estão disponíveis na sua área de trabalho.

Este exercício faz parte do curso

Modelagem de imagens com Keras

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Instruções do exercício

Adicione uma camada convolucional de entrada (15 unidades, tamanho do kernel de 2, ativação relu ).
Adiciona uma operação de agrupamento máximo (agrupamento em janelas de tamanho 2x2).
Adicione outra camada de convolução (5 unidades, tamanho do kernel de 2, ativação “ relu ”).
Achate a saída da segunda convolução e adicione uma camada de rede neural convolucional ( Dense ) para saída (3 categorias, ativação softmax ).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()

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