Компиляция модели
Теперь вы скомпилируете модель, которую описали ранее. Для компиляции необходимо указать оптимизатор и функцию потерь. Как упомянул Дэн в видео, оптимизатор Adam — отличный выбор. Подробнее о нём и других оптимизаторах Keras можно прочитать здесь, а если хотите узнать больше, обратитесь к оригинальной статье, в которой был представлен оптимизатор Adam.
В этом упражнении вы будете использовать оптимизатор Adam и функцию потерь «среднеквадратическая ошибка». Вперёд!
Это упражнение является частью курса
Введение в глубокое обучение на Python
Инструкции к упражнению
- Скомпилируйте модель с помощью
model.compile(). В качествеoptimizerукажите'adam', а в качествеloss—'mean_squared_error'.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)