1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Nhập môn TensorFlow bằng Python
Connected

Bài tập

Mô hình sequential trong Keras

Ở chương 3, chúng ta đã dùng một số thành phần của API keras trong tensorflow để định nghĩa một mạng nơ-ron, nhưng vẫn chưa tận dụng hết khả năng để đơn giản hóa việc định nghĩa và huấn luyện mô hình. Trong bài tập này, bạn sẽ dùng API mô hình sequential của keras để định nghĩa một mạng nơ-ron dùng phân loại ảnh các chữ cái ngôn ngữ ký hiệu. Bạn cũng sẽ dùng phương thức .summary() để in kiến trúc của mô hình, bao gồm shape và số lượng tham số gắn với mỗi lớp.

Lưu ý các ảnh đã được reshape từ (28, 28) thành (784,), để có thể dùng làm đầu vào cho một dense layer. Ngoài ra, keras đã được import từ tensorflow sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • Định nghĩa một mô hình sequential của keras tên model.
  • Đặt lớp đầu tiên là Dense() với 16 nút và activation relu.
  • Định nghĩa lớp thứ hai là Dense() với 8 nút và activation relu.
  • Đặt lớp đầu ra có 4 nút và dùng hàm kích hoạt softmax.