Bir modeli derle
Bir model oluşturmanın son adımı onu derlemektir (compile). Artık bir model oluşturduğuna göre, onu veriye uydurmadan önce derlemen gerekiyor. Bu adım modelini sonlandırır, tüm ayarlarını sabitler ve onu verilerle buluşmaya hazırlar!
Derleme sırasında, modeli veriye uydurmak için kullanılacak eniyileyiciyi (optimizer) ve bir kayıp fonksiyonunu belirlersin. 'adam' genelde iyi bir varsayılan eniyileyicidir ve çoğu durumda iyi çalışır. Kayıp fonksiyonu ise eldeki probleme bağlıdır. Ortalama karesel hata, yaygın bir kayıp fonksiyonudur ve en küçük kareler regresyonunda olduğu gibi ortalamayı tahmin etmeyi optimize eder.
Ortalama mutlak hata ise medyanı optimize eder ve kantil regresyonunda kullanılır. Bu veri kümesi için 'mean_absolute_error' oldukça iyi çalışıyor, bu yüzden kayıp fonksiyonu olarak bunu kullan.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Keras ile İleri Seviye Deep Learning
Egzersiz talimatları
- Oluşturduğun (
model) modeli derle. 'adam'eniyileyicisini kullan.- Kayıp olarak ortalama mutlak hatayı (veya
'mean_absolute_error') kullan.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Compile the model
____(optimizer=____, loss=____)