Шари пулінгу в Keras

Keras реалізує операцію пулінгу як шар, який можна додавати до CNN між іншими шарами. У цій вправі ви збудуєте згорткову нейронну мережу, подібну до тієї, яку ви створювали раніше:

Convolution => Convolution => Flatten => Dense

Однак ви також додасте шар пулінгу. Архітектура додасть один шар максимального пулінгу між шаром згортки та щільним шаром із вікнами пулінгу 2x2:

Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense

У вашому робочому середовищі вже доступні послідовна модель model, а також об'єкти Dense, Conv2D, Flatten і MaxPool2D.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання зображень у Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Додайте вхідний шар згортки (15 фільтрів, розмір ядра 2, активація relu).
Додайте операцію максимального пулінгу (пулінг у вікнах розміру 2x2).
Додайте ще один шар згортки (5 фільтрів, розмір ядра 2, активація relu).
Зплощіть (Flatten) вихід другого шару згортки та додайте вихідний шар Dense (3 категорії, активація softmax).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Add a convolutional layer
____(____(15, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))

# Add a pooling operation
____

# Add another convolutional layer
____

# Flatten and feed to output layer
model.add(____)
model.add(____(3, activation='softmax'))
model.summary()

Редагувати та запускати код