Huấn luyện CNN sâu có pooling để phân loại ảnh
Huấn luyện một CNN có các tầng pooling gần như tương tự cách bạn đã huấn luyện các mạng sâu trước đó. Sau khi xây dựng mạng (như bạn vừa làm ở bài trước), bạn cần biên dịch (compile) mô hình cho phù hợp, rồi cung cấp dữ liệu huấn luyện cùng với các tham số khác điều khiển quá trình fitting.
model sau đây từ bài tập trước đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn:
Convolution => Max pooling => Convolution => Flatten => Dense
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Biên dịch mô hình này với hàm mất mát categorical cross-entropy và bộ tối ưu Adam.
- Huấn luyện mô hình trong 3 epoch với batch size bằng 10.
- Dùng 20% dữ liệu làm dữ liệu kiểm định (validation).
- Đánh giá mô hình trên
test_datavớitest_labels(cũng batch size bằng 10).
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compile the model
____
# Fit to training data
____
# Evaluate on test data
____