Görüntüleri sınıflandırmak için havuzlamalı derin bir CNN eğit
Havuzlama katmanlarına sahip bir CNN’i eğitmek, daha önce gördüğün derin ağların eğitimine oldukça benzer. Ağ kurulduktan sonra (bir önceki egzersizde yaptığın gibi), modelin uygun şekilde derlenmesi gerekir ve ardından, uyum sürecini kontrol eden diğer argümanlarla birlikte eğitim verileri sağlanır.
Aşağıdaki model bir önceki egzersizden çalışma alanında mevcut:
Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense
Bu egzersiz
Keras ile Görüntü Modellemesi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Bu modeli kategorik çapraz entropi (categorical cross-entropy) kayıp fonksiyonu ve Adam eniyileyicisi ile derle.
- Modeli 10’luk yığınlarla (batch size 10) 3 epoch boyunca eğit.
- Verilerin %20’sini doğrulama verisi olarak kullan.
- Modeli
test_datavetest_labelsüzerinde değerlendir (yine 10’luk yığınlar kullan).
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Compile the model
____
# Fit to training data
____
# Evaluate on test data
____