BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tanıdık bir modeli batch normalize etme

Bu bölümün ilk egzersizinde eğittiğin digits veri kümesini hatırlıyor musun?

Çıkış katmanında softmax ve 10 nöron kullanarak çözdüğün bir çok sınıflı sınıflandırma problemiydi.

Şimdi, her biri 50 nöron içeren 3 gizli katmandan oluşan, katmanlar arasına batch normalization eklenmiş daha derin bir model kuracaksın. kernel_initializer parametresi, ağırlıkları benzer bir şekilde başlatmak için kullanılır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Keras ile Deep Learning'e Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • BatchNormalization'ı tensorflow.keras katmanlarından içe aktar.
  • Derin ağ modelini kur: her bir gizli katman için 50 nöron kullan ve katmanlar arasına batch normalization ekle.
  • Modelini iyileştirici olarak stokastik gradyan inişi, yani sgd, ile derle.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import batch normalization from keras layers
from tensorflow.____.____ import ____

# Build your deep network
batchnorm_model = ____
batchnorm_model.add(Dense(____, input_shape=(64,), activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(____, activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(____, activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='normal'))

# Compile your model with sgd
batchnorm_model.compile(optimizer=____, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Kodu Düzenle ve Çalıştır