Construiește o rețea neuronală
Vom folosi biblioteca Keras pentru a crea rețele neuronale și pentru a le antrena să clasifice imagini. Toate aceste modele vor fi de tip Sequential, ceea ce înseamnă că ieșirile unui strat sunt transmise ca intrări doar stratului următor.
În acest exercițiu, vei crea o rețea neuronală cu straturi Dense, adică fiecare unitate din fiecare strat este conectată la toate unitățile din stratul anterior. De exemplu, fiecare unitate din primul strat este conectată la toți pixelii imaginilor de intrare. Obiectul Dense primește ca argumente numărul de unități din acel strat și funcția de activare. Pentru primul strat din rețea, primește și argumentul input_shape.
Acest curs atinge multe concepte pe care poate le-ai uitat, așa că, dacă ai nevoie de o recapitulare rapidă, descarcă Keras Cheat Sheet și păstrează-l la îndemână!
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Primul strat primește imaginile ca intrare, are 10 unități și activare
'relu'. - Al doilea strat are 10 unități și activare
'relu'. - Stratul de ieșire are câte o unitate pentru fiecare categorie (3 categorii) și activare
'softmax'.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Imports components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Initializes a sequential model
model = Sequential()
# First layer
model.add(____(10, activation=____, input_shape=(784,)))
# Second layer
model.add(____(____, activation=____))
# Output layer
____