Compilarea modelului
Acum vei compila modelul pe care l-ai definit anterior. Pentru a compila un model, trebuie să specifici optimizatorul și funcția de pierdere pe care vrei să le folosești. În videoclip, Dan a menționat că optimizatorul Adam este o alegere excelentă. Poți afla mai multe despre el, dar și despre alți optimizatori Keras aici, iar dacă ești foarte curios, poți citi articolul original care a introdus optimizatorul Adam.
În acest exercițiu, vei folosi optimizatorul Adam și funcția de pierdere a erorii pătratice medii. Hai să trecem la treabă!
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Deep Learning în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Compilează modelul folosind
model.compile().optimizer-ul trebuie să fie'adam', iarloss-ul trebuie să fie'mean_squared_error'.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)