ПочатиПочніть безкоштовно

Побудова моделі CNN

Побудувати модель CNN у Keras не набагато складніше, ніж будь-яку іншу модель, яку ви вже створювали в цьому курсі! Потрібно лише використати згорткові шари.

Ви створите неглибоку згорткову model, яка класифікує набір даних MNIST із цифрами. Той самий, який ви очищали від шуму за допомогою автокодувальника! Зображення мають розмір 28 × 28 пікселів і лише один канал, адже це чорно-білі знімки.

Переходьте до побудови цієї невеликої згорткової моделі!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте шари Conv2D і Flatten та створіть екземпляр моделі.
  • Додайте перший згортковий шар із 32 фільтрами розміру 3x3 і відповідним 3D-кортежем як input_shape.
  • Додайте другий згортковий шар із 16 фільтрами розміру 3x3 з активацією relu.
  • Розплющте вихід попереднього шару, щоб отримати одновимірний вектор.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import the Conv2D and Flatten layers and instantiate model
from tensorflow.keras.____ import ____,____
model = ____

# Add a convolutional layer of 32 filters of size 3x3
model.add(Conv2D(____, kernel_size = ____, input_shape = (____, ____, 1), activation = 'relu'))

# Add a convolutional layer of 16 filters of size 3x3
model.add(____(____, ____ = ____, activation = ____))

# Flatten the previous layer output
model.add(____)

# Add as many outputs as classes with softmax activation
model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
Редагувати та запускати код