Giyim türlerini sınıflandırmak için bir CNN eğitme

Bir sinir ağını eğitmeden önce, doğru maliyet fonksiyonu ve uygun optimize edici ile derlenmesi gerekir. Derleme sırasında, ağın her epoch sonunda hesaplayıp raporlayacağı metrikleri de tanımlayabilirsin. Modeli eğitmek için ağa eğitim veri kümesiyle birlikte eğitim etiketlerini vermen gerekir.

Önceki egzersizde oluşturduğun Conv2D model çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Görüntü Modellemesi

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Ağı 'adam' optimize edicisi ve 'categorical_crossentropy' maliyet fonksiyonu ile derle. Metrikler listesinde ağın 'accuracy' raporlamasını tanımla.
Ağı train_data ve train_labels üzerinde eğit. 10 görsellik batch boyutuyla 3 epoch eğit. Eğitirken, validation_split anahtar argümanını kullanarak verilerin %20'sini doğrulama kümesi olarak ayır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Compile the model 
model.compile(optimizer=____, 
              loss=____, 
              metrics=[____])

# Fit the model on a training set
model.fit(____, ____, 
          validation_split=____, 
          epochs=____, batch_size=____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır