Antrenare cu Keras

În acest exercițiu, revenim la problema clasificării literelor din limbajul semnelor. Avem 2.000 de imagini cu patru litere – A, B, C și D – și vrem să le clasificăm cu un grad ridicat de acuratețe. Vom parcurge toate etapele problemei: definirea modelului, compilarea și antrenarea.

Reține că keras a fost deja importat din tensorflow. De asemenea, caracteristicile sunt disponibile ca sign_language_features, iar etichetele ca sign_language_labels.

Definește un model secvențial numit model.
Setează stratul de ieșire să fie dens, cu 4 noduri, și folosește funcția de activare softmax.
Compilează modelul cu optimizatorul SGD și funcția de pierdere categorical_crossentropy.
Finalizează operațiunea de antrenare și setează numărul de epoci la 5.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni

exercițiu