Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Mạng tích chập cho phân loại ảnh

Các mạng tích chập dùng cho phân loại được tạo từ một chuỗi các lớp tích chập (xử lý ảnh) và các lớp kết nối đầy đủ (Dense) (đầu ra). Trong bài này, bạn sẽ xây dựng một mạng tích chập nhỏ để phân loại dữ liệu từ bộ dữ liệu thời trang.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình hóa ảnh với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Thêm một lớp Conv2D để tạo lớp đầu vào của mạng. Dùng kích thước kernel 3 x 3. Bạn có thể dùng các đối tượng img_rowsimg_cols có sẵn trong không gian làm việc để xác định input_shape cho lớp này.
  • Thêm một lớp Flatten để chuyển tiếp giữa phần xử lý ảnh và phần phân loại của mạng.
  • Thêm một lớp Dense để phân loại 3 hạng mục quần áo khác nhau trong bộ dữ liệu.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Import the necessary components from Keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten

# Initialize the model object
model = Sequential()

# Add a convolutional layer
model.add(____(10, kernel_size=____, activation='relu', 
               input_shape=____))

# Flatten the output of the convolutional layer
model.add(____())
# Add an output layer for the 3 categories
model.add(____(____, activation='softmax'))
Chỉnh sửa và Chạy Mã