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

Bài tập

Huấn luyện với nhiều nhãn (multi-label)

Một đầu ra của model multi-label của bạn có thể trông như thế này: [0.76 , 0.99 , 0.66 ]. Nếu bạn làm tròn các xác suất lớn hơn 0.5, quan sát này sẽ được phân loại là chứa cả 3 nhãn khả dĩ [1,1,1]. Với bài toán này, điều đó có nghĩa là theo mạng, việc tưới cả 3 thửa ruộng là lựa chọn đúng, dựa trên các đo đạc từ cảm biến đầu vào.

Bây giờ bạn sẽ huấn luyện và dự đoán với model vừa xây dựng. sensors_train, parcels_train, sensors_test và parcels_test đã được nạp sẵn để bạn sử dụng.

Hãy xem cỗ máy thông minh của bạn hoạt động tốt đến đâu!

Hướng dẫn

100 XP
  • Huấn luyện mô hình trong 100 epochs với validation_split bằng 0.2.
  • Dự đoán với model của bạn trên dữ liệu kiểm tra.
  • Làm tròn preds bằng np.round().
  • Đánh giá độ chính xác của mô hình trên dữ liệu kiểm tra.