Compilação do modelo
Agora você vai compilar o modelo que especificou anteriormente. Para compilar o modelo, você precisa especificar o otimizador e a função de perda a serem usados. No vídeo, Dan mencionou que o otimizador Adam é uma excelente opção. Você pode ler mais sobre ele e sobre outros otimizadores do Keras aqui e, se estiver realmente curioso para saber mais, poderá ler o artigo original que apresentou o otimizador Adam.
Neste exercício, você usará o otimizador Adam e a função de perda de erro quadrático médio. Você pode ir em frente!
Este exercício faz parte do curso
Introdução à aprendizagem profunda em Python
Instruções de exercício
- Compile o modelo usando
model.compile(). Seuoptimizerdeve ser'adam'e olossdeve ser'mean_squared_error'.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)