Huấn luyện CNN để phân loại loại trang phục
Trước khi huấn luyện mạng nơ-ron, bạn cần biên dịch (compile) mô hình với hàm mất mát phù hợp và bộ tối ưu hóa đúng. Trong bước biên dịch, bạn cũng có thể chỉ định các chỉ số (metrics) để mạng tính toán và báo cáo sau mỗi epoch. Việc fit mô hình yêu cầu một tập dữ liệu huấn luyện cùng với nhãn huấn luyện cung cấp cho mạng.
model Conv2D bạn đã xây dựng ở bài trước 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
- Biên dịch mạng dùng bộ tối ưu hóa
'adam'và hàm mất mát'categorical_crossentropy'. Trong danh sách metrics, yêu cầu mạng báo cáo'accuracy'. - Fit mạng trên
train_datavàtrain_labels. Huấn luyện trong 3 epoch với kích thước batch là 10 ảnh. Khi huấn luyện, dành ra 20% dữ liệu làm tập validation bằng cách dùng đối sốvalidation_split.
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
model.compile(optimizer=____,
loss=____,
metrics=[____])
# Fit the model on a training set
model.fit(____, ____,
validation_split=____,
epochs=____, batch_size=____)