Rețea convoluțională pentru clasificarea imaginilor

Rețelele convoluționale pentru clasificare sunt construite dintr-o secvență de straturi convoluționale (pentru procesarea imaginilor) și straturi complet conectate (Dense) (pentru citirea rezultatelor). În acest exercițiu, vei construi o rețea convoluțională simplă pentru clasificarea datelor din setul de date de modă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea imaginilor cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă un strat Conv2D pentru a construi stratul de intrare al rețelei. Folosește un kernel de 3 pe 3. Poți utiliza obiectele img_rows și img_cols disponibile în spațiul de lucru pentru a defini input_shape-ul acestui strat.
Adaugă un strat Flatten pentru a face trecerea dintre partea de procesare a imaginilor și cea de clasificare a rețelei.
Adaugă un strat Dense pentru a clasifica cele 3 categorii diferite de îmbrăcăminte din setul de date.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

Editează și rulează codul