การ Fit โมเดลโครงข่ายประสาทเทียมกับข้อมูลเสื้อผ้า
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึก (fit) โครงข่ายประสาทเทียมแบบ fully connected ที่สร้างไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้ากับข้อมูลรูปภาพ ข้อมูลสำหรับการฝึกถูกเก็บไว้ในตัวแปรสองตัว ได้แก่ train_data ซึ่งบรรจุข้อมูลพิกเซลของรูปภาพ 50 รูปจากสามประเภทเสื้อผ้า และ train_labels ซึ่งเก็บ label ของแต่ละรูปในรูปแบบ one-hot encoded ให้แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่โมเดลรับได้ จากนั้น fit โมเดลด้วยข้อมูลและ label สำหรับการฝึก
model ที่คอมไพล์ไว้ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า รวมถึง train_data และ train_labels พร้อมใช้งานใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างโมเดลภาพด้วย Keras
คำแนะนำการฝึกหัด
- เตรียมข้อมูลสำหรับการ fit โดยการ reshape ข้อมูล
- Fit โมเดลโดยส่งข้อมูลและ label สำหรับการฝึกเข้าเมธอด
.fit()ของโมเดล
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Reshape the data to two-dimensional array
train_data = train_data.reshape(____, ____)
# Fit the model
model.fit(____, ____, validation_split=0.2, epochs=3)