Um modelo multiclasse
Você vai construir um modelo que prevê quem lançou cada dardo apenas com base no ponto onde ele caiu! (Ou seja, as coordenadas x e y do dardo no alvo.)
Esse é um problema de classificação multiclasse, pois cada dardo só pode ter sido lançado por um dos 4 competidores. As classes/rótulos são mutuamente exclusivos, então podemos criar uma camada com tantas saídas quanto competidores e usar a função de ativação softmax para obter uma soma total de probabilidades igual a 1 entre todos os competidores.
O modelo Sequential e as camadas Dense já foram importados para você usar.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao Deep Learning com Keras
Instruções do exercício
- Instancie um modelo
Sequential. - Adicione 3 camadas densas com 128, 64 e 32 neurônios, respectivamente.
- Adicione uma camada densa final com tantos neurônios quanto competidores.
- Compile seu modelo usando a perda
categorical_crossentropy.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando 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'])