ÎncepețiÎncepe gratuit

Recunoașterea cifrelor

Vei construi un model pe setul de date digits, un set de date exemplu inclus în scikit-learn. Setul de date digits conține cifre scrise de mână, de la 0 la 9, reprezentate ca imagini de 8x8 pixeli:

Vrei să distingi între fiecare dintre cele 10 cifre posibile pe baza unei imagini, deci avem de-a face cu clasificare multi-clasă.

Setul de date a fost deja împărțit în X_train, y_train, X_test și y_test, folosind 30% din date pentru testare. Etichetele sunt deja codificate ca vectori one-hot, deci nu este nevoie să folosești funcția to_categorical() din Keras.

Hai să construim acest model!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Adaugă un strat Dense cu 16 neuroni, activare relu și un input_shape care corespunde numărului total de pixeli ai imaginii de 8x8.
  • Adaugă un strat Dense cu 10 ieșiri și activare softmax.
  • Compilează modelul folosind adam, categorical_crossentropy și metrica accuracy.
  • Verifică că modelul funcționează corect făcând predicții pe X_train.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Instantiate a Sequential model
model = Sequential()

# Input and hidden layer with input_shape, 16 neurons, and relu 
model.add(Dense(____, input_shape = (____,), activation = ____))

# Output layer with 10 neurons (one per digit) and softmax
model.____(____)

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

# Test if your model is well assembled by predicting before training
print(model.predict(____))
Editează și rulează codul