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, kursun bir parçasıdır
Python ile Deep Learning'e Giriş
Egzersiz talimatları
model.compile()kullanarak modeli derle.optimizerolarak'adam',lossolarak'mean_squared_error'kullan.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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)