Adăugarea dropout în rețeaua ta
Dropout este o formă de regularizare care elimină aleatoriu un subset diferit de unități dintr-un strat în fiecare rundă de antrenament. În acest exercițiu, vei adăuga dropout în rețeaua neuronală convoluțională folosită în exercițiile anterioare:
- Convoluție (15 unități, kernel de dimensiune 2, activare 'relu')
- Dropout (20%)
- Convoluție (5 unități, kernel de dimensiune 2, activare 'relu')
- Flatten
- Dense (3 unități, activare 'softmax')
Un model de tip Sequential, împreună cu obiectele Dense, Conv2D, Flatten și Dropout, sunt disponibile în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Adaugă dropout aplicat primului strat, cu o rată de 20%.
- Adaugă un strat de aplatizare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Add a convolutional layer
model.add(Conv2D(15, kernel_size=2, activation='relu',
input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
# Add a dropout layer
____
# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))
# Flatten and feed to output layer
____
model.add(Dense(3, activation='softmax'))