Treinamento
Você treinará seu primeiro modelo neste curso, e por uma boa causa!
Lembre-se de que , antes de treinar os modelos do Keras, você precisa compilá-los. Isso pode ser feito com o método .compile(). O método .compile() recebe argumentos como optimizer, usado para atualização de peso, e a função loss, que é o que queremos minimizar. Para treinar o modelo, basta chamar o método .fit(), passando os recursos, rótulos e um número de épocas para treinar.
A regressão model que você criou no exercício anterior está carregada para ser usada, juntamente com os dados time_steps e y_positions. Treine-o e avalie-o com esses mesmos dados. Vamos ver se o seu modelo consegue aprender a trajetória do meteoro.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à aprendizagem profunda com o Keras
Instruções de exercício
- Compile seu modelo usando o otimizador
'adam'e'mse'como sua função de perda. - Ajuste seu modelo usando os recursos e rótulos para 30 épocas.
- Avalie seu modelo com o método
.evaluate(), passando os recursos e rótulos usados durante o treinamento.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Compile your model
model.____(____ = ____, ____ = ____)
print("Training started..., this can take a while:")
# Fit your model on your data for 30 epochs
model.____(____,____, epochs = ____)
# Evaluate your model
print("Final loss value:",model.evaluate(____, ____))