Крос-валідація для оцінювання нейронної мережі
Щоб оцінити модель, ми використовуємо окремий тестовий набір даних. Як і для тренувальних даних, зображення в тестових даних потрібно змінити за формою, перш ніж подавати їх до повнозв'язної мережі, адже мережа очікує на один стовпець на кожен піксель у вхідних даних.
model, який ви натренували в попередній вправі, а також test_data і test_labels доступні у вашому робочому середовищі.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання зображень у Keras
Інструкції до вправи
- Змініть форму
test_data, щоб його можна було використати для оцінювання моделі. - Оцініть модель на
test_data, використовуючиtest_labels.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Reshape test data
test_data = test_data.____(____, ____)
# Evaluate the model
model.evaluate(____, ____)