BaşlayınÜcretsiz başlayın

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, kursun bir parçasıdır

Keras ile Görüntü Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz 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_data ve test_labels üzerinde değerlendir (yine 10’luk yığınlar kullan).

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compile the model
____

# Fit to training data
____

# Evaluate on test data 
____
Kodu Düzenle ve Çalıştır