Обучение модели нейронной сети на данных об одежде
В этом упражнении вы обучите полносвязную нейронную сеть, построенную в предыдущем упражнении, на данных изображений. Обучающие данные представлены двумя переменными: train_data содержит пиксельные данные для 50 изображений трёх категорий одежды, а train_labels — метки каждого из этих 50 изображений в формате one-hot encoding. Преобразуйте данные в формат, ожидаемый сетью, а затем обучите модель на обучающих данных и метках.
Модель model, скомпилированная в предыдущем упражнении, а также переменные train_data и train_labels доступны в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Моделирование изображений с помощью Keras
Инструкции к упражнению
- Подготовьте данные для обучения, изменив их форму с помощью reshape.
- Обучите модель, передав обучающие данные и метки в метод
.fit()модели.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Reshape the data to two-dimensional array
train_data = train_data.reshape(____, ____)
# Fit the model
model.fit(____, ____, validation_split=0.2, epochs=3)