Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo một tầng đầu vào với nhiều cột

Trong bài tập này, bạn sẽ xem một cách khác để tạo mô hình có nhiều đầu vào. Cách này chỉ áp dụng cho dữ liệu hoàn toàn dạng số, nhưng là phương pháp đơn giản hơn để xây dựng mạng nơ-ron đa biến.

Hiện bạn có ba cột số trong bộ dữ liệu giải đấu: 'seed_diff', 'home', và 'pred'. Ở bài này, bạn sẽ tạo một mạng nơ-ron dùng một tầng đầu vào duy nhất để xử lý cả ba đầu vào số này.

Mô hình này nên có một đầu ra duy nhất để dự đoán chênh lệch điểm số của trận đấu trong giải.

Bài tập này là một phần của khóa học

Deep Learning nâng cao với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo một tầng đầu vào duy nhất với 3 cột.
  • Nối tầng đầu vào này với một tầng Dense có 1 unit.
  • Tạo một mô hình với input_tensor là đầu vào và output_tensor là đầu ra.
  • Biên dịch (compile) mô hình với 'adam' làm bộ tối ưu (optimizer) và 'mean_absolute_error' làm hàm mất mát (loss).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create an input layer with 3 columns
input_tensor = ____((____,))

# Pass it to a Dense layer with 1 unit
output_tensor = ____(____)(____)

# Create a model
model = ____(____, ____)

# Compile the model
____.____(optimizer=____, loss=____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã