Свёрточная сеть для классификации изображений

Свёрточные сети для классификации строятся из последовательности свёрточных слоёв (для обработки изображений) и полносвязных слоёв (Dense) (для считывания результатов). В этом упражнении вы построите небольшую свёрточную сеть для классификации данных из набора Fashion.

Это упражнение является частью курса

Моделирование изображений с помощью Keras

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Добавьте слой Conv2D, чтобы создать входной слой сети. Используйте ядро размером 3 × 3. Для задания параметра input_shape этого слоя можно использовать объекты img_rows и img_cols, доступные в вашем рабочем пространстве.
Добавьте слой Flatten, чтобы связать часть сети, отвечающую за обработку изображений, с частью, отвечающей за классификацию.
Добавьте слой Dense для классификации 3 категорий одежды, представленных в наборе данных.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

Редактировать и запускать код