Компіляція моделі

Тепер ви скомпілюєте модель, яку задали раніше. Щоб це зробити, потрібно вибрати оптимізатор і функцію втрат. У відео Ден згадував, що оптимізатор Adam — чудовий вибір. Докладніше про нього та інші оптимізатори Keras можна прочитати тут. А якщо вам цікаво зануритися глибше, перегляньте оригінальну наукову статтю, у якій було запропоновано Adam.

У цій вправі ви використаєте оптимізатор Adam і функцію втрат mean squared error. Уперед!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Скомпілюйте модель за допомогою model.compile(). Ваш optimizer має бути 'adam', а loss — 'mean_squared_error'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# Compile the model
____

# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)

Редагувати та запускати код