Thêm dropout vào mạng của bạn
Dropout là một dạng regularization loại bỏ ngẫu nhiên một tập con khác nhau của các đơn vị trong một tầng ở mỗi vòng huấn luyện. Trong bài tập này, bạn sẽ thêm dropout vào mạng nơ-ron tích chập đã dùng ở các bài trước:
- Convolution (15 đơn vị, kernel size 2, kích hoạt 'relu')
- Dropout (20%)
- Convolution (5 đơn vị, kernel size 2, kích hoạt 'relu')
- Flatten
- Dense (3 đơn vị, kích hoạt 'softmax')
Một model kiểu Sequential cùng với các đối tượng Dense, Conv2D, Flatten và Dropout đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Thêm dropout áp dụng cho tầng đầu tiên với 20%.
- Thêm một tầng flatten.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Add a convolutional layer
model.add(Conv2D(15, kernel_size=2, activation='relu',
input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
# Add a dropout layer
____
# Add another convolutional layer
model.add(Conv2D(5, kernel_size=2, activation='relu'))
# Flatten and feed to output layer
____
model.add(Dense(3, activation='softmax'))