ÎncepețiÎncepe gratuit

Construirea unui model CNN

Construirea unui model CNN în Keras nu este cu mult mai dificilă decât construirea oricărui model pe care l-ai creat până acum în cadrul cursului! Trebuie doar să folosești straturi convoluționale.

Vei construi un model convoluțional simplu care clasifică setul de date de cifre MNIST – același pe care l-ai eliminat de zgomot cu autoencoderul tău! Imaginile au 28 x 28 pixeli și au un singur canal, deoarece sunt imagini alb-negru.

Mergi mai departe și construiește acest mic model convoluțional!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă straturile Conv2D și Flatten și instanțiază modelul.
  • Adaugă un prim strat convoluțional cu 32 de filtre de dimensiunea 3x3 și tupla 3D corespunzătoare ca input_shape.
  • Adaugă un al doilea strat convoluțional cu 16 filtre de dimensiunea 3x3 și activarea relu.
  • Aplatizează rezultatul stratului anterior pentru a crea un vector unidimensional.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the Conv2D and Flatten layers and instantiate model
from tensorflow.keras.____ import ____,____
model = ____

# Add a convolutional layer of 32 filters of size 3x3
model.add(Conv2D(____, kernel_size = ____, input_shape = (____, ____, 1), activation = 'relu'))

# Add a convolutional layer of 16 filters of size 3x3
model.add(____(____, ____ = ____, activation = ____))

# Flatten the previous layer output
model.add(____)

# Add as many outputs as classes with softmax activation
model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
Editează și rulează codul