1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn Deep Learning với Keras
Connected

Bài tập

Phân tách bằng nơ-ron

Đeo găng vào nào, vì bạn sắp “phẫu thuật não” đấy!

Các nơ-ron học bằng cách cập nhật trọng số để tạo ra các giá trị đầu ra giúp chúng phân biệt tốt hơn giữa các lớp đầu ra khác nhau trong tập dữ liệu của bạn. Bạn sẽ dùng hàm inp_to_out() vừa xây dựng để trực quan hóa đầu ra của hai nơ-ron ở lớp đầu tiên của model Banknote Authentication trong quá trình nó học.

model bạn đã xây dựng ở chương 2 đã sẵn sàng để dùng, tương tự như X_test và y_test. Dán show_code(plot) vào console nếu bạn muốn kiểm tra plot().

Bạn đang chạy tác vụ nặng; khi xong, hãy bấm qua các biểu đồ để xem quá trình phân tách theo thời gian thực!

Hướng dẫn

100 XP
  • Dùng hàm inp_to_out() đã định nghĩa trước đó để lấy đầu ra của lớp đầu tiên khi đưa vào X_test.
  • Dùng phương thức model.evaluate() để lấy độ chính xác xác thực (validation accuracy) cho tập kiểm tra ở mỗi epoch.