Bir sinir ağı oluştur
Görüntüleri sınıflandırmak için sinir ağları oluşturmak ve bu ağları eğitmek üzere Keras kütüphanesini kullanacağız. Bu modellerin tümü Sequential tipinde olacak; yani bir katmanın çıktıları yalnızca bir sonraki katmana girdi olarak verilir.
Bu egzersizde, Dense katmanları olan bir sinir ağı oluşturacaksın; bu da her katmandaki her birimin, bir önceki katmandaki tüm birimlere bağlı olduğu anlamına gelir. Örneğin, ilk katmandaki her birim, giriş görüntülerindeki tüm piksellere bağlıdır. Dense katman nesnesi, o katmandaki birim sayısını ve birimler için aktivasyon fonksiyonunu argüman olarak alır. Ağın ilk katmanı için ayrıca input_shape adlı bir anahtar argümanı da alır.
Bu kursta unuttuğun pek çok kavrama değineceğiz; hızlı bir hatırlatıcıya ihtiyaç duyarsan Keras Cheat Sheet'i indirip elinin altında bulundurabilirsin!
Bu egzersiz
Keras ile Görüntü Modellemesi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- İlk katman, girdi olarak görüntüleri alır; 10 birimi ve
'relu'aktivasyonu vardır. - İkinci katmanın 10 birimi ve
'relu'aktivasyonu vardır. - Çıkış katmanında her kategori için bir birim (3 kategori) ve
'softmax'aktivasyonu bulunur.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Imports components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Initializes a sequential model
model = Sequential()
# First layer
model.add(____(10, activation=____, input_shape=(784,)))
# Second layer
model.add(____(____, activation=____))
# Output layer
____