1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Recurrent Neural Networks (RNNs) для моделювання мови з Keras
Connected

Вправа

Класифікація новинних статей

У цій вправі ви створите модель багатокласової класифікації.

Набір даних уже завантажено в середовище як news_novel. Також весь попередній обробіток тренувальних даних уже виконано, і tokenizer теж доступний у середовищі.

RNN-модель була попередньо натренована з такою архітектурою: шар Embedding, один шар LSTM і вихідний шар Dense, що передбачає три класи: sci.space, alt.atheism та soc.religion.christian. Ваги цієї натренованої моделі доступні у файлі classify_news_weights.h5.

Ви виконаєте попередню обробку нових даних і оціните модель на новому наборі news_novel.

Інструкції

100 XP
  • Перетворіть дані з news_novel.data, використовуючи завантажений tokenizer.
  • Доповніть (pad) отримані послідовності числових індексів до однакової довжини.
  • Перетворіть мітки з news_novel.target на one-hot-представлення.
  • Оцініть модель методом .evaluate() і виведіть отримані значення втрат (loss) та точності (accuracy).