Kıyafet görsellerini sınıflandırmak için derin bir CNN eğit

Derin bir öğrenme modelini eğitmek, tek katmanlı bir ağı eğitmeye oldukça benzer. Model kurulduktan sonra (önceki egzersizde yaptığın gibi), doğru parametrelerle derlenmesi gerekir. Ardından, ağa eğitim verileri ve eğitim etiketleri verilerek model eğitilir. Eğitim tamamlandığında, model test verileri üzerinde değerlendirilebilir.

Önceki egzersizde oluşturduğun model çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Görüntü Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Modeli, kayıp fonksiyonu olarak kategorik çapraz entropi ve eniyileyici olarak Adam kullanacak şekilde derle.
Ağı, train_data ile 3 epoch boyunca, her biri 10 görselden oluşan batch’lerle eğit.
Eğitim sırasında, eğitim verilerinin rastgele seçilen %20’sini doğrulama verisi olarak kullan.
Modeli test_data ile değerlendir; batch boyutunu 10 olarak kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compile model
model.____(optimizer=____, 
              loss='categorical_crossentropy', 
              metrics=['accuracy'])

# Fit the model to training data 
model.____(____, ____, 
          validation_split=0.2, 
          epochs=3, batch_size=10)

# Evaluate the model on test data
model.____(____, ____, batch_size=10)

Kodu Düzenle ve Çalıştır