1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Introducere în TensorFlow în Python
Connected

exercițiu

Probleme de clasificare multiclasă

În acest exercițiu, depășim clasificarea binară și abordăm problemele multiclasă. O problemă multiclasă are valori-țintă care pot lua trei sau mai multe valori. În setul de date despre carduri de credit, variabila educație poate lua 6 valori diferite, fiecare corespunzând unui nivel diferit de educație. O vom folosi ca țintă în acest exercițiu și vom extinde și setul de caracteristici de la 3 la 10 coloane.

Ca în exercițiul anterior, vei defini un strat de intrare, straturi dense și un strat de ieșire. Vei afișa și predicțiile modelului neantrenat, care sunt probabilități atribuite claselor. Tensorul de caracteristici a fost încărcat și este disponibil ca borrower_features. De asemenea, operațiile constant(), float32 și keras.layers.Dense() sunt disponibile.

Instrucțiuni

100 XP
  • Definește stratul de intrare ca un tensor constant pe 32 de biți folosind borrower_features.
  • Setează primul strat dens să aibă 10 noduri de ieșire și o funcție de activare sigmoid.
  • Setează al doilea strat dens să aibă 8 noduri de ieșire și o funcție de activare de tip unitate liniară rectificată.
  • Setează stratul de ieșire să aibă 6 noduri de ieșire și funcția de activare corespunzătoare.