Çok sınıflı sınıflandırma modeli

Elinde ikili sınıflandırma modeli için bir şablon varken, şimdi bunu temel alarak çok sınıflı bir sınıflandırma modeli tasarlayabilirsin. Model, bir parametre aracılığıyla farklı sınıf sayılarını desteklemeli; böylece gelecekte modele belirli bir çok sınıflı sınıflandırma görevi için ince ayar yapabilirsin.

torch ve torch.nn paketleri nn olarak içe aktarılmıştır. Tüm görseller 64x64 pikseldir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

PyTorch ile Görüntüler için Deep Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Parametreler olarak self ve num_classes içeren __init__ metodunu tanımla.
Girdi boyutu 16*32*32 ve çıktı olarak sınıf sayısı num_classes olacak şekilde tam bağlı bir katman oluştur.
dim=1 ile bir softmax aktivasyon fonksiyonu oluştur.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

class MultiClassImageClassifier(nn.Module):
  
    # Define the init method
    def ____(____, ____):
        super(MultiClassImageClassifier, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.flatten = nn.Flatten()

        # Create a fully connected layer
        self.fc = ____(____, ____)
        
        # Create an activation function
        self.softmax = ____(____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır