Keras havuzlama katmanları

Keras, CNN’lerde diğer katmanlar arasına eklenebilen bir katman olarak havuzlama işlemini uygular. Bu egzersizde, daha önce kurduğuna benzer bir evrişimsel sinir ağı oluşturacaksın:

Convolution => Convolution => Flatten => Dense

Ancak bu kez bir havuzlama katmanı da ekleyeceksin. Mimari, evrişim katmanı ile dense katman arasında 2x2 havuzlamaya sahip tek bir maksimum havuzlama katmanı ekleyecek:

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

Çalışma alanında bir Sequential model ile Dense, Conv2D, Flatten ve MaxPool2D nesneleri mevcut.

Bu egzersiz

Keras ile Görüntü Modellemesi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Bir giriş evrişim katmanı ekle (15 birim, çekirdek boyutu 2, relu aktivasyonu).
Bir maksimum havuzlama işlemi ekle (2x2 boyutunda pencereler üzerinde havuzlama).
Başka bir evrişim katmanı ekle (5 birim, çekirdek boyutu 2, relu aktivasyonu).
İkinci evrişimin çıktısını düzleştir ve çıktı için bir Dense katmanı ekle (3 kategori, softmax aktivasyonu).

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()

Kodu Düzenle ve Çalıştır