Adaugă normalizarea pe loturi în rețeaua ta

Normalizarea pe loturi (batch normalization) este o altă formă de regularizare care rescalează rezultatele unui strat pentru a se asigura că au media 0 și deviația standard 1. În acest exercițiu, vom adăuga normalizarea pe loturi în rețeaua neuronală convoluțională folosită în exercițiile anterioare:

Convoluție (15 unități, dimensiunea kernel-ului 2, activare 'relu')
Normalizare pe loturi
Convoluție (5 unități, dimensiunea kernel-ului 2, activare 'relu')
Aplatizare (Flatten)
Strat dens (3 unități, activare 'softmax')

Un model 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

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă primul strat convoluțional. Poți folosi obiectele img_rows și img_cols disponibile în spațiul de lucru pentru a defini input_shape-ul acestui strat.
Adaugă normalizarea pe loturi aplicată rezultatelor primului strat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add a convolutional layer
____


# Add batch normalization layer
____

# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))

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

Editează și rulează codul