Додавання dropout до вашої мережі
Dropout — це метод регуляризації, який на кожному кроці тренування випадково вимикає іншу підмножину одиниць у шарі. У цій вправі ми додамо dropout до згорткової нейронної мережі, яку ви використовували в попередніх вправах:
- Згортковий шар (15 одиниць, розмір ядра 2, активація 'relu')
- Dropout (20%)
- Згортковий шар (5 одиниць, розмір ядра 2, активація 'relu')
- Flatten
- Dense (3 одиниці, активація 'softmax')
У вашому робочому середовищі доступні послідовна модель model, а також об'єкти Dense, Conv2D, Flatten і Dropout.
Ця вправа є частиною курсу
Моделювання зображень у Keras
Інструкції до вправи
- Додайте dropout до першого шару з часткою 20%.
- Додайте шар вирівнювання (flattening).
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Add a convolutional layer
model.add(Conv2D(15, kernel_size=2, activation='relu',
input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
# Add a dropout layer
____
# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))
# Flatten and feed to output layer
____
model.add(Dense(3, activation='softmax'))