So sánh hàm kích hoạt II
Những gì bạn đã viết ở bài trước đã được chạy để tạo biến activation_results, lần này 100 epoch được dùng thay vì 20. Cách này giúp bạn có nhiều epoch hơn để so sánh chi tiết hơn quá trình huấn luyện theo từng hàm kích hoạt.
Với mỗi h_callback của từng hàm kích hoạt trong activation_results:
h_callback.history['val_loss']đã được trích xuất.h_callback.history['val_accuracy']đã được trích xuất.
Cả hai được lưu vào hai dictionary: val_loss_per_function và val_acc_per_function.
Pandas cũng đã được nạp sẵn với tên pd để bạn sử dụng. Hãy vẽ nhanh các biểu đồ validation loss và accuracy nhé!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
pd.DataFrame()để tạo một DataFrame mới từ dictionaryval_loss_per_function. - Gọi
plot()trên DataFrame đó. - Tạo một pandas DataFrame khác từ
val_acc_per_function. - Tiếp tục vẽ biểu đồ cho DataFrame này.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create a dataframe from val_loss_per_function
val_loss= ____.____(____)
# Call plot on the dataframe
____
plt.show()
# Create a dataframe from val_acc_per_function
val_acc = _____
# Call plot on the dataframe
____
plt.show()