Создание глубокой нейронной сети
Глубокая свёрточная нейронная сеть — это сеть, состоящая из более чем одного слоя. Каждый слой такой сети получает входные данные от предыдущего слоя, а самый первый слой принимает данные непосредственно из изображений, используемых для обучения или тестирования.
В этом упражнении вы создадите сеть с двумя свёрточными слоями.
Это упражнение является частью курса
Моделирование изображений с помощью Keras
Инструкции к упражнению
- Первый свёрточный слой является входным слоем сети. Он должен содержать 15 фильтров с ядрами размером 2 на 2 пикселя и функцию активации
'relu'. Для задания параметраinput_shapeиспользуйте переменныеimg_rowsиimg_cols. - Второй свёрточный слой получает входные данные от первого слоя. Он должен содержать 5 фильтров с ядрами размером 2 на 2 пикселя и функцию активации
'relu'.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten
model = Sequential()
# Add a convolutional layer (15 units)
____
# Add another convolutional layer (5 units)
____
# Flatten and feed to output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))