НачатьНачать бесплатно

Добавление пакетной нормализации в сеть

Пакетная нормализация — ещё один способ регуляризации: она масштабирует выходные данные слоя так, чтобы их среднее значение равнялось 0, а стандартное отклонение — 1. В этом упражнении мы добавим пакетную нормализацию в свёрточную нейронную сеть, которую использовали в предыдущих упражнениях:

  1. Свёртка (15 фильтров, размер ядра 2, активация 'relu')
  2. Пакетная нормализация
  3. Свёртка (5 фильтров, размер ядра 2, активация 'relu')
  4. Выравнивание (Flatten)
  5. Полносвязный слой (3 нейрона, активация 'softmax')

В вашем рабочем пространстве доступны: объект model типа Sequential, а также классы Dense, Conv2D, Flatten и Dropout.

Это упражнение является частью курса

Моделирование изображений с помощью Keras

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Добавьте первый свёрточный слой. Для задания параметра input_shape этого слоя используйте объекты img_rows и img_cols, доступные в вашем рабочем пространстве.
  • Добавьте пакетную нормализацию, применяемую к выходным данным первого слоя.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Add a convolutional layer
____


# Add batch normalization layer
____

# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))

# Flatten and feed to output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
Редактировать и запускать код