ПочатиПочніть безкоштовно

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!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до Deep Learning з Keras

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • 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.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

for size in training_sizes:
  	# Get a fraction of training data (we only care about the training data)
    X_train_frac, y_train_frac = X_train[:size], y_train[:size]

    # Reset the model to the initial weights and train it on the new training data fraction
    model.set_weights(____)
    model.fit(X_train_frac, y_train_frac, epochs = 50, callbacks = [early_stop])

    # Evaluate and store both: the training data fraction and the complete test set results
    train_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    test_accs.append(model.evaluate(____, ____)[1])
    
# Plot train vs test accuracies
plot_results(____, ____)
Редагувати та запускати код