Treine uma CNN profunda com pooling para classificar imagens
Treinar uma CNN com camadas de pooling é bem parecido com o treinamento das redes profundas que você já viu antes. Depois que a rede estiver pronta (como você fez no exercício anterior), o modelo precisa ser compilado da maneira certa e, em seguida, os dados de treinamento precisam ser fornecidos, junto com os outros argumentos que controlam o processo de ajuste.
O seguinte arquivo model do exercício anterior está disponível na sua área de trabalho:
Convolução => Agrupamento máximo => Convolução => Achatar => Denso
Este exercício faz parte do curso
Modelagem de imagens com Keras
Instruções do exercício
- Compile esse modelo pra usar a função de perda de entropia cruzada categórica e o otimizador Adam.
- Treine o modelo por 3 épocas com lotes de tamanho 10.
- Use 20% dos dados como dados de validação.
- Avalie o modelo em
test_datacomtest_labels(também lotes de tamanho 10).
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Compile the model
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# Fit to training data
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# Evaluate on test data
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