Học nhận diện chữ số
Bạn sẽ xây dựng một mô hình trên bộ dữ liệu digits, một bộ dữ liệu mẫu đi kèm sẵn với scikit-learn. Bộ dữ liệu digits gồm các chữ số viết tay 8x8 pixel từ 0 đến 9:
Bộ dữ liệu đã được chia sẵn thành X_train, y_train, X_test và y_test, với 30% dữ liệu dành cho tập kiểm tra. Nhãn đã được mã hóa one-hot, nên bạn không cần dùng hàm to_categorical() của Keras.
Hãy xây dựng model mới này!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Thêm một lớp
Densevới 16 neuron,reluactivation vàinput_shapenhận tổng số pixel của ảnh chữ số 8x8. - Thêm một lớp
Densevới 10 đầu ra vàsoftmaxactivation. - Biên dịch mô hình bằng
adam,categorical_crossentropyvà metricaccuracy. - Đảm bảo mô hình chạy được bằng cách dự đoán trên
X_train.
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 = Sequential()
# Input and hidden layer with input_shape, 16 neurons, and relu
model.add(Dense(____, input_shape = (____,), activation = ____))
# Output layer with 10 neurons (one per digit) and softmax
model.____(____)
# Compile your model
model.____(optimizer = ____, loss = ____, metrics = [____])
# Test if your model is well assembled by predicting before training
print(model.predict(____))