ÎncepețiÎncepe gratuit

Un model de clasificare binară

Acum că știi cum arată setul de date Banknote Authentication, vom construi un model simplu pentru a distinge între bancnotele reale și cele false.

Vei realiza clasificare binară folosind un singur neuron ca ieșire. Stratul de intrare va avea 4 neuroni, deoarece avem 4 caracteristici în setul nostru de date. Ieșirea modelului va fi o valoare cuprinsă între 0 și 1.

Vom interpreta această valoare ca probabilitatea ca variabilele de intrare să provină de la o bancnotă falsă – unde 1 înseamnă că suntem siguri că bancnota este falsă.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă modelul Sequential și stratul Dense din tensorflow.keras.
  • Creează un model secvențial.
  • Adaugă un strat de intrare cu 4 neuroni folosind parametrul input_shape și un strat de ieșire cu 1 neuron cu activare sigmoid.
  • Compilează modelul folosind sgd ca optimizator.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the sequential model and dense layer
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____ import ____

# Create a sequential model
model = ____

# Add a dense layer 
model.____(Dense(____, input_shape=(____,), activation=____))

# Compile your model
model.____(loss='binary_crossentropy', optimizer=____, metrics=['accuracy'])

# Display a summary of your model
model.summary()
Editează și rulează codul