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
Keras ile Görüntü Modellemesi
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- İlk katmana uygulanan dropout'u %20 olarak ekle.
- Bir flattening katmanı ekle.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# 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'))