Antrenează un CNN profund cu pooling pentru clasificarea imaginilor
Antrenarea unui CNN cu straturi de pooling este foarte asemănătoare cu antrenarea rețelelor profunde pe care le-ai văzut anterior. Odată ce rețeaua este construită (așa cum ai făcut în exercițiul precedent), modelul trebuie compilat corespunzător, după care datele de antrenament trebuie furnizate împreună cu ceilalți parametri care controlează procesul de ajustare.
Următorul model din exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru:
Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Compilează acest model folosind funcția de pierdere categorical cross-entropy și optimizatorul Adam.
- Antrenează modelul timp de 3 epoci cu loturi de dimensiune 10.
- Folosește 20% din date ca date de validare.
- Evaluează modelul pe
test_datacutest_labels(tot cu loturi de dimensiune 10).
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Compile the model
____
# Fit to training data
____
# Evaluate on test data
____