ÎncepețiÎncepe gratuit

Antrenament

Urmează să antrenezi primul tău model din acest curs – și pentru o cauză bună!

Reține că înainte de a antrena modelele Keras trebuie să le compilezi. Acest lucru se face cu metoda .compile(). Metoda .compile() primește argumente precum optimizer, folosit pentru actualizarea ponderilor, și funcția loss, pe care dorim să o minimizăm. Antrenarea modelului este la fel de simplă ca apelarea metodei .fit(), căreia îi transmiți caracteristicile, etichetele și numărul de epoci pentru antrenament.

Modelul de regresie model construit în exercițiul anterior este deja încărcat, împreună cu datele time_steps și y_positions. Antrenează-l și evaluează-l pe aceleași date – să vedem dacă modelul tău poate învăța traiectoria meteorului.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Compilează modelul folosind optimizatorul 'adam' și 'mse' ca funcție de pierdere.
  • Antrenează modelul folosind caracteristicile și etichetele timp de 30 de epoci.
  • Evaluează modelul cu metoda .evaluate(), transmițând caracteristicile și etichetele utilizate în timpul antrenamentului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Compile your model
model.____(____ = ____, ____ = ____)

print("Training started..., this can take a while:")

# Fit your model on your data for 30 epochs
model.____(____,____, epochs = ____)

# Evaluate your model 
print("Final loss value:",model.evaluate(____, ____))
Editează și rulează codul