Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Huấn luyện với Keras

Trong bài này, chúng ta quay lại bài toán phân loại chữ cái ngôn ngữ ký hiệu. Bạn có 2000 ảnh của bốn chữ cái — A, B, C và D — và mục tiêu là phân loại chúng với độ chính xác cao. Chúng ta sẽ hoàn thành toàn bộ quy trình, gồm định nghĩa mô hình, biên dịch (compile) và huấn luyện.

Lưu ý keras đã được import từ tensorflow cho bạn. Ngoài ra, đặc trưng đã có sẵn dưới tên sign_language_features và mục tiêu (labels) có sẵn dưới tên sign_language_labels.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn TensorFlow bằng Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Định nghĩa một mô hình sequential tên model.
  • Đặt tầng đầu ra là dense, có 4 nút, và dùng hàm kích hoạt softmax.
  • Biên dịch (compile) mô hình với optimizer SGD và hàm mất mát categorical_crossentropy.
  • Hoàn tất thao tác fit và đặt số epoch là 5.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Define a sequential model
____

# Define a hidden layer
model.add(keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(784,)))

# Define the output layer
____

# Compile the model
model.compile('____', loss='____')

# Complete the fitting operation
model.fit(____, ____, epochs=____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã