Згорткова мережа для класифікації зображень

Згорткові мережі для класифікації складаються з послідовності згорткових шарів (для обробки зображень) та повнозв'язаних (Dense) шарів (для зчитування результату). У цій вправі ви побудуєте невелику згорткову мережу для класифікації даних з набору Fashion.

Ця вправа є частиною курсу

Моделювання зображень у Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Додайте шар Conv2D, щоб створити вхідний шар мережі. Використайте розмір ядра 3 на 3. Ви можете скористатися об'єктами img_rows і img_cols, доступними у вашому робочому середовищі, щоб визначити input_shape цього шару.
Додайте шар Flatten, щоб перейти від частини обробки зображень до частини класифікації вашої мережі.
Додайте шар Dense, щоб класифікувати 3 різні категорії одягу в наборі даних.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))

Редагувати та запускати код