Modeli derlemek
Şimdi, biraz önce tanımladığın modeli derleyeceksin. Bir modeli derlemek için hangi optimizer'ı ve kayıp (loss) fonksiyonunu kullanacağını belirtmen gerekir. Videoda Dan, Adam optimizer'ın harika bir seçenek olduğunu söylemişti. Adam ve diğer Keras optimizer'ları hakkında daha fazla bilgiyi buradan okuyabilir, daha da meraklıysan Adam optimizer'ını tanıtan orijinal makaleye de göz atabilirsin.
Bu egzersizde Adam optimizer'ını ve mean squared error kayıp fonksiyonunu kullanacaksın. Hadi başlayalım!
Bu egzersiz
Python ile Deep Learning'e Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
model.compile()kullanarak modeli derle.optimizerolarak'adam',lossolarak'mean_squared_error'kullan.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
# Compile the model
____
# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)