Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Mô hình RNN đầu tiên của bạn

Trong bài tập này, bạn sẽ thực hành với các mô-đun Keras để xây dựng mô hình RNN đầu tiên và dùng nó để phân loại cảm xúc trong các bài đánh giá phim.

Mô hình đầu tiên này có một tầng hồi quy với cell RNN cơ bản: SimpleRNN, và tầng đầu ra với hai giá trị có thể có: 0 biểu thị cảm xúc tiêu cực và 1 biểu thị cảm xúc tích cực.

Bạn sẽ dùng bộ dữ liệu IMDB trong keras.datasets. Một mô hình đã được huấn luyện và trọng số được lưu trong tệp model_weights.h5. Bạn sẽ xây dựng kiến trúc mô hình và dùng các biến đã nạp sẵn x_test và y_test để kiểm tra hiệu năng của mô hình.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Thêm cell SimpleRNN với 128 units.
  • Thêm một tầng Dense với một unit để phân loại cảm xúc.
  • Dùng đúng hàm mất mát cho phân loại nhị phân.
  • Đánh giá mô hình trên tập kiểm định đã huấn luyện sẵn: (x_test, y_test).

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Build model
model = Sequential()
model.add(____(units=____, input_shape=(None, 1)))
model.add(Dense(____, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='____', 
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# Load pre-trained weights
model.load_weights('model_weights.h5')

# Method '.evaluate()' shows the loss and accuracy
loss, acc = model.evaluate(____, ____, verbose=0)
print("Loss: {0} \nAccuracy: {1}".format(loss, acc))
Chỉnh sửa và Chạy Mã