Huấn luyện
Bạn sắp huấn luyện mô hình đầu tiên trong khóa học này, và vì một mục tiêu tốt!
Hãy nhớ rằng trước khi huấn luyện các mô hình Keras, bạn cần biên dịch (compile) chúng. Việc này thực hiện bằng phương thức .compile(). Phương thức .compile() nhận các đối số như optimizer (dùng để cập nhật trọng số) và hàm loss (đại lượng chúng ta muốn tối ưu để giảm thiểu). Huấn luyện mô hình đơn giản như gọi phương thức .fit(), truyền vào features (đặc trưng), labels (nhãn) và số epochs (số vòng lặp huấn luyện).
Mô hình hồi quy model bạn đã xây dựng ở bài trước đã được nạp sẵn để sử dụng, cùng với dữ liệu time_steps và y_positions. Hãy huấn luyện và đánh giá mô hình trên chính bộ dữ liệu này, xem mô hình của bạn có học được quỹ đạo của thiên thạch hay không.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
Hướng dẫn bài tập
- Biên dịch mô hình của bạn với trình tối ưu
'adam'và hàm mất mát'mse'. - Huấn luyện mô hình bằng các đặc trưng và nhãn trong 30 epochs.
- Đánh giá mô hình bằng phương thức
.evaluate(), truyền vào các đặc trưng và nhãn đã dùng khi huấn luyện.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compile your model
model.____(____ = ____, ____ = ____)
print("Training started..., this can take a while:")
# Fit your model on your data for 30 epochs
model.____(____,____, epochs = ____)
# Evaluate your model
print("Final loss value:",model.evaluate(____, ____))