Một mô hình đa lớp
Bạn sẽ xây dựng một mô hình dự đoán ai đã ném mũi phi tiêu chỉ dựa trên vị trí mũi tiêu rơi xuống! (Tức là tọa độ x và y của mũi tiêu trên bảng.)
Đây là một bài toán phân loại đa lớp vì mỗi mũi tiêu chỉ có thể do một trong 4 đối thủ ném. Do đó, các lớp/nhãn loại trừ lẫn nhau, và ta có thể tạo một tầng đầu ra với số nơ-ron bằng số đối thủ, dùng hàm kích hoạt softmax để tổng xác suất trên tất cả đối thủ bằng 1.
Mô hình Sequential và các tầng Dense đã được nhập sẵn để bạn sử dụng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Khởi tạo một mô hình
Sequential. - Thêm 3 tầng dày (dense) lần lượt 128, 64 và 32 nơ-ron.
- Thêm tầng dày cuối cùng với số nơ-ron bằng số đối thủ.
- Biên dịch mô hình của bạn với hàm mất mát
categorical_crossentropy.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Instantiate a sequential model
model = ____
# Add 3 dense layers of 128, 64 and 32 neurons each
model.add(____(____, input_shape=(2,), activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
model.add(____(____, activation='relu'))
# Add a dense layer with as many neurons as competitors
model.add(____(____, activation=____))
# Compile your model using categorical_crossentropy loss
model.compile(loss=____,
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])