Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập validation
Giờ đến lượt bạn theo dõi độ chính xác của mô hình với một tập dữ liệu validation. Phần định nghĩa mô hình đã được cung cấp dưới tên model. Nhiệm vụ của bạn là bổ sung mã để compile và sau đó fit mô hình. Bạn sẽ kiểm tra điểm số validation ở mỗi epoch.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Python
Hướng dẫn bài tập
- Compile mô hình của bạn với
'adam'làmoptimizervà'categorical_crossentropy'choloss. Để xem tỷ lệ dự đoán đúng (accuracy) ở mỗi epoch, chỉ định thêm đối số từ khóametrics=['accuracy']trongmodel.compile(). - Fit mô hình bằng
predictorsvàtarget. Tạo một validation split là 30% (tức0.3). Kết quả này sẽ được báo cáo ở mỗi epoch.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Save the number of columns in predictors: n_cols
n_cols = predictors.shape[1]
input_shape = (n_cols,)
# Specify the model
model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = input_shape))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
# Compile the model
____
# Fit the model
hist = ____