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

Keras ile Görüntü Modellemesi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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