Слои пулинга в Keras

В Keras операция пулинга реализована в виде слоя, который можно добавлять в свёрточные нейронные сети между другими слоями. В этом упражнении вы построите свёрточную нейронную сеть, похожую на ту, что создавали ранее:

Свёрточный слой => Свёрточный слой => Выравнивание => Полносвязный слой

Однако на этот раз вы также добавите слой пулинга. Архитектура будет включать один слой максимального пулинга между свёрточным и полносвязным слоями с размером окна 2x2:

Свёрточный слой => Максимальный пулинг => Свёрточный слой => Выравнивание => Полносвязный слой

В рабочей области уже доступны: последовательная модель model, а также объекты Dense, Conv2D, Flatten и MaxPool2D.

Это упражнение является частью курса

Моделирование изображений с помощью Keras

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Добавьте входной свёрточный слой (15 фильтров, размер ядра 2, активация relu).
Добавьте операцию максимального пулинга (окно размером 2x2).
Добавьте ещё один свёрточный слой (5 фильтров, размер ядра 2, активация relu).
Выровняйте выходные данные второго свёрточного слоя и добавьте слой Dense для вывода (3 категории, активация softmax).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()

Редактировать и запускать код