Görüntü sınıflandırma için evrişimsel ağ

Sınıflandırma için evrişimsel ağlar, bir dizi evrişim (Conv2D) katmanından (görüntü işleme için) ve tam bağlantılı (Dense) katmanlardan (çıktı okuma için) oluşturulur. Bu egzersizde, fashion veri kümesindeki verileri sınıflandırmak için küçük bir evrişimsel ağ kuracaksın.

Bu egzersiz

Keras ile Görüntü Modellemesi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Ağın giriş katmanını oluşturmak için bir Conv2D katmanı ekle. 3'e 3 çekirdek (kernel) boyutu kullan. Bu katmanın input_shape değerini tanımlamak için çalışma alanında bulunan img_rows ve img_cols nesnelerini kullanabilirsin.
Ağının görüntü işleme kısmı ile sınıflandırma kısmı arasında geçiş yapmak için bir Flatten katmanı ekle.
Veri kümesindeki 3 farklı giyim kategorisini sınıflandırmak için bir Dense katmanı ekle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

Kodu Düzenle ve Çalıştır