Antrenarea unui CNN pentru clasificarea tipurilor de îmbrăcăminte

Înainte de a antrena o rețea neuronală, aceasta trebuie compilată cu funcția de cost potrivită și cu optimizatorul potrivit. În timpul compilării, poți defini și metrici pe care rețeaua le calculează și le raportează la fiecare epocă. Antrenarea modelului necesită un set de date de antrenament, împreună cu etichetele corespunzătoare.

Modelul model de tip Conv2D construit în exercițiul anterior este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea imaginilor cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Compilează rețeaua folosind optimizatorul 'adam' și funcția de cost 'categorical_crossentropy'. În lista de metrici, specifică faptul că rețeaua trebuie să raporteze 'accuracy'.
Antrenează rețeaua pe train_data și train_labels. Antrenează timp de 3 epoci cu un batch de 10 imagini. În timpul antrenării, rezervă 20% din date ca set de validare, folosind argumentul validation_split.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compile the model 
model.compile(optimizer=____, 
              loss=____, 
              metrics=[____])

# Fit the model on a training set
model.fit(____, ____, 
          validation_split=____, 
          epochs=____, batch_size=____)

Editează și rulează codul