Straturi de pooling în Keras

Keras implementează operațiunea de pooling ca un strat care poate fi adăugat în rețelele CNN între celelalte straturi. În acest exercițiu, vei construi o rețea neuronală convoluțională similară cu cea realizată anterior:

Convoluție => Convoluție => Aplatizare => Dens

Însă, de această dată, vei adăuga și un strat de pooling. Arhitectura va include un singur strat de max-pooling între stratul convoluțional și stratul dens, cu o fereastră de pooling de 2x2:

Convoluție => Max pooling => Convoluție => Aplatizare => Dens

Un model Sequential împreună cu obiectele Dense, Conv2D, Flatten și MaxPool2D sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea imaginilor cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă un strat convoluțional de intrare (15 unități, dimensiunea kernel-ului 2, activare relu).
Adaugă o operațiune de max pooling (pooling pe ferestre de dimensiune 2x2).
Adaugă un alt strat convoluțional (5 unități, dimensiunea kernel-ului 2, activare relu).
Aplatizează rezultatul celui de-al doilea strat convoluțional și adaugă un strat Dense pentru ieșire (3 categorii, activare softmax).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()

Editează și rulează codul