BaşlayınÜcretsiz Başlayın

İkili sınıflandırma modeli

Banknot Doğrulama veri kümesinin nasıl göründüğünü artık bildiğine göre, gerçek ve sahte paraları ayırt etmek için basit bir model kuracağız.

Tek bir nöronu çıktı olarak kullanarak ikili sınıflandırma yapacaksın. Girdi katmanı, veri kümesinde 4 özellik olduğu için 4 nörona sahip olacak. Modelin çıktısı 0 ile 1 arasında kısıtlı bir değer olacak.

Bu çıktıyı, girdilerimizin sahte bir dolar banknotundan gelme olasılığı olarak yorumlayacağız; 1 değeri bunun kesinlikle sahte olduğu anlamına gelir.

Bu egzersiz

Keras ile Deep Learning'e Giriş

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • tensorflow.keras'tan Sequential modeli ve Dense katmanını içe aktar.
  • Bir sıralı model oluştur.
  • input_shape parametresiyle 4 nöronlu bir girdi katmanı ve sigmoid aktivasyonlu 1 nöronlu bir çıktı katmanı ekle.
  • Modelini sgd optimizasyon algoritmasıyla derle.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import the sequential model and dense layer
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____ import ____

# Create a sequential model
model = ____

# Add a dense layer 
model.____(Dense(____, input_shape=(____,), activation=____))

# Compile your model
model.____(loss='binary_crossentropy', optimizer=____, metrics=['accuracy'])

# Display a summary of your model
model.summary()
Kodu Düzenle ve Çalıştır