1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Введение в глубокое обучение на Python
Connected

Exercice

Оценка точности модели на валидационной выборке

Теперь попробуйте самостоятельно отслеживать точность модели с помощью валидационной выборки. Определение модели уже задано в переменной model. Ваша задача — добавить код для её компиляции и обучения. В каждой эпохе вы будете проверять значение метрики на валидационной выборке.

Instructions

100 XP
  • Скомпилируйте модель, указав 'adam' в качестве optimizer и 'categorical_crossentropy' в качестве loss. Чтобы отслеживать долю правильных предсказаний (accuracy) в каждой эпохе, добавьте именованный аргумент metrics=['accuracy'] в вызов model.compile().
  • Выполните обучение модели на данных predictors и target. Задайте валидационную выборку в размере 30% (то есть 0.3). Значение метрики будет выводиться после каждой эпохи.