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Um modelo de várias classes

Você vai criar um modelo que prevê quem jogou qual dardo com base apenas no local em que o dardo caiu! (Essas são as coordenadas x e y do dardo no quadro).

Esse problema é um problema de classificação multiclasse, pois cada dardo só pode ser lançado por um dos quatro competidores. Assim, as classes/rótulos são mutuamente exclusivos e, portanto, podemos criar um neurônio com tantas saídas quanto concorrentes e usar a função de ativação softmax para obter uma soma total de probabilidades de 1 em todos os concorrentes.

O modelo Sequential e as camadas Dense já foram importados para você usar.

Este exercício faz parte do curso

Introdução à aprendizagem profunda com o Keras

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Instruções de exercício

  • Instanciar um modelo Sequential.
  • Adicione 3 camadas densas de 128, 64 e 32 neurônios cada.
  • Adicione uma camada densa final com tantos neurônios quanto os concorrentes.
  • Compile seu modelo usando categorical_crossentropy loss.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# 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'])
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