Читать книгу 120 практических задач онлайн

Регуляризация и Dropout – это методы, которые помогают улучшить обобщающую способность моделей и предотвратить переобучение. Регуляризация L2 добавляет штраф за большие значения весов к функции потерь, что способствует уменьшению сложности модели и улучшению её обобщающей способности. Dropout случайным образом отключает нейроны во время обучения, что снижает взаимозависимость между ними и делает модель более устойчивой к шуму в данных.

Таким образом, свёрточные нейронные сети являются мощным инструментом для задач компьютерного зрения, позволяя эффективно обрабатывать и классифицировать изображения. Эксперименты с различными архитектурами и методами регуляризации позволяют оптимизировать производительность моделей для конкретных задач и наборов данных, таких как CIFAR-10.

Код

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

import matplotlib.pyplot as plt

# Загрузка и предобработка данных CIFAR-10

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

# Создание свёрточной нейронной сети

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели

model.compile(optimizer='adam',

loss='sparse_categorical_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

# Обучение модели

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10,

validation_data=(test_images, test_labels))

# Оценка модели

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

print(f"Точность на тестовых данных: {test_acc}")

# Визуализация точности и потерь во время обучения

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')