ПочатиПочніть безкоштовно

Пакетна нормалізація знайомої моделі

Пам'ятаєте набір даних digits, який ви тренували у першій вправі цього розділу?

Це задача багатокласової класифікації, яку ви розв'язали за допомогою softmax та 10 нейронів в вихідному шарі.

Тепер ви побудуєте нову глибшу модель, що складається з 3 прихованих шарів по 50 нейронів кожен, використовуючи пакетну нормалізацію між шарами. Параметр kernel_initializer використовують для ініціалізації ваг подібним чином.

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте BatchNormalization із шарів tensorflow.keras.
  • Побудуйте модель глибокої мережі, використайте 50 нейронів для кожного прихованого шару, додаючи пакетну нормалізацію між шарами.
  • Скомпілюйте модель зі стохастичним градієнтним спуском, оптимізатор — sgd.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import batch normalization from keras layers
from tensorflow.____.____ import ____

# Build your deep network
batchnorm_model = ____
batchnorm_model.add(Dense(____, input_shape=(64,), activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(____, activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(____, activation='relu', kernel_initializer='normal'))
batchnorm_model.add(____)
batchnorm_model.add(Dense(10, activation='softmax', kernel_initializer='normal'))

# Compile your model with sgd
batchnorm_model.compile(optimizer=____, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Редагувати та запускати код