1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Вступ до Deep Learning з Keras
Connected

Вправа

Чи потрібно нам більше даних?

Час перевірити, чи дає користь моделі model для набору даних digits збільшення кількості тренувальних прикладів!

Щоб звести код до мінімуму, усе необхідне вже ініціалізовано і готове до використання:

  • Створена щойно model.
  • X_train, y_train, X_test і y_test.
  • initial_weights вашої моделі, збережені після виклику model.get_weights().
  • Попередньо визначений список розмірів тренування: training_sizes.
  • Попередньо визначений callback дострокової зупинки, що відстежує loss: early_stop.
  • Два порожні списки для збереження результатів оцінки: train_accs і test_accs.

Навчіть модель на різних обсягах тренувальних даних і оцініть результати на X_test. Завершіть побудовою графіка результатів за допомогою plot_results().

Повний код для цієї вправи є на слайдах!

Інструкції

100 XP
  • Отримайте частку тренувальних даних, визначену значенням size, яке зараз опрацьовується в циклі.
  • Встановіть ваги моделі на initial_weights за допомогою set_weights() і навчіть модель на цій частці даних, використавши early_stop як callback.
  • Оцініть і збережіть точність для тренувальної частки та для тестового набору.
  • Викличте plot_results(), передавши тренувальні та тестові точності для кожного розміру тренування.