Trích xuất một kernel từ mạng đã huấn luyện
Một cách để diễn giải mô hình là xem xét các thuộc tính của các kernel trong các lớp tích chập. Trong bài tập này, bạn sẽ trích xuất một trong các kernel từ một mạng nơ-ron tích chập bằng cách sử dụng trọng số mà bạn đã lưu trong tệp hdf5.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Nạp trọng số vào mô hình từ tệp
weights.hdf5. - Lấy lớp tích chập đầu tiên trong mô hình từ thuộc tính
layers. - Dùng phương thức
.get_weights()để trích xuất trọng số từ lớp này.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Load the weights into the model
model.____('weights.hdf5')
# Get the first convolutional layer from the model
c1 = model.____[0]
# Get the weights of the first convolutional layer
weights1 = c1.____()
# Pull out the first channel of the first kernel in the first layer
kernel = weights1[0][...,0, 0]
print(kernel)