BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Ağına batch normalization ekle

Batch normalization, bir katmanın çıktılarının ortalamasını 0 ve standart sapmasını 1 olacak şekilde yeniden ölçekleyen başka bir düzenlileştirme (regularization) biçimidir. Bu egzersizde, önceki egzersizlerde kullandığımız evrişimsel sinir ağına batch normalization ekleyeceğiz:

  1. Convolution (15 birim, çekirdek boyutu 2, 'relu' aktivasyonu)
  2. Batch normalization
  3. Convolution (5 birim, çekirdek boyutu 2, 'relu' aktivasyonu)
  4. Flatten
  5. Dense (3 birim, 'softmax' aktivasyonu)

Çalışma alanında bir Sequential model ile Dense, Conv2D, Flatten ve Dropout nesneleri hazır durumda.

Bu egzersiz

Keras ile Görüntü Modellemesi

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • İlk evrişim katmanını ekle. Bu katmanın input_shape tanımında, çalışma alanında bulunan img_rows ve img_cols nesnelerini kullanabilirsin.
  • İlk katmanın çıktısına uygulanacak batch normalization'ı ekle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Add a convolutional layer
____


# Add batch normalization layer
____

# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))

# Flatten and feed to output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
Kodu Düzenle ve Çalıştır