Ağına dropout ekleme
Dropout, her eğitim turunda bir katmandaki birimlerin rastgele bir alt kümesini kaldıran bir düzenlileştirme türüdür. Bu egzersizde, önceki egzersizlerde kullandığımız evrişimsel sinir ağına dropout ekleyeceğiz:
- Convolution (15 birim, çekirdek boyutu 2, 'relu' aktivasyonu)
- Dropout (20%)
- Convolution (5 birim, çekirdek boyutu 2, 'relu' aktivasyonu)
- Flatten
- Dense (3 birim, 'softmax' aktivasyonu)
Çalışma alanında bir Sequential model ile birlikte Dense, Conv2D, Flatten ve Dropout nesneleri hazır durumda.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Keras ile Görüntü Modellemesi
Egzersiz talimatları
- İlk katmana uygulanan dropout'u %20 olarak ekle.
- Bir flattening katmanı ekle.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Add a convolutional layer
model.add(Conv2D(15, kernel_size=2, activation='relu',
input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
# Add a dropout layer
____
# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))
# Flatten and feed to output layer
____
model.add(Dense(3, activation='softmax'))