Привет! Меня зовут Алексей‚ и я хотел бы поделиться своим опытом выполнения упражнений 4‚ 5 и 6‚ связанных с классификацией данных с использованием нейронной сети в Python.Для начала‚ упражнение 4 требует добавления слоя Dense с функцией активации softmax‚ чтобы наша модель выполняла роль классификатора. Так как мы классифицируем данные на 10 классов (цифры от 0 до 9)‚ то количество узлов в последнем слое должно быть равно 10. Вот как выглядит соответствующий код⁚
python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model Sequential
# добавляем слои‚ как указано в упражнении
model.add(...)
model.add(...)
...# добавляем последний слой с функцией активации softmax
model.add(Dense(10‚ activation’softmax’))
Упражнение 5 предлагает ″скомпилировать″ модель с использованием метода compile. Мы должны передать оптимизатор ‘adam’‚ функцию потерь ‘sparse_categorical_crossentropy’ и метрику эффективности ‘accuracy’.
Вот полный код для этого упражнения⁚
python
model.compile(optimizer’adam’‚ loss’sparse_categorical_crossentropy’‚ metrics[‘accuracy’])
И‚ наконец‚ упражнение 6 ⸺ обучение модели на данных x_train‚ y_train с помощью метода fit. Зададим 10 эпох обучения.python
model.fit(x_train‚ y_train‚ epochs10)
Где x_train ⎼ входные данные для обучения‚ y_train ⸺ соответствующие метки классов.
Вот и все! Теперь у тебя есть полный код‚ чтобы выполнить упражнения 4‚ 5 и 6. Удачи в обучении своей модели и классификации данных!