Читать книгу 120 практических задач онлайн

5. Компиляция и обучение модели:

Цель: Определение параметров обучения, таких как оптимизаторы, функции потерь и метрики для оценки производительности модели.

Особенности: Оптимизаторы, такие как Adam или SGD, используются для минимизации функции потерь, а метрики, такие как точность, используются для измерения эффективности модели на тестовых данных.

Свёрточные нейронные сети являются основой для решения задач компьютерного зрения, обеспечивая эффективное извлечение и классификацию признаков из изображений. Эффективность этих сетей подтверждается их успешным применением в широком спектре приложений, от распознавания объектов до автоматического описание изображений.

Для углубленной классификации изображений с использованием более сложной сверточной нейронной сети (CNN) важно использовать несколько слоев, включая сверточные слои, слои подвыборки (pooling), а также полносвязные слои. Рассмотрим пример такой сети на языке Python с использованием библиотеки TensorFlow и Keras.

Шаги

1. Импорт библиотек и модулей.

2. Подготовка данных.

3. Построение модели CNN.

4. Компиляция и обучение модели.

5. Оценка и тестирование модели.

Пример кода:

```python

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

import matplotlib.pyplot as plt

# Шаг 1: Импорт библиотек

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import datasets, layers, models

# Шаг 2: Подготовка данных

# Загрузка и нормализация 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

# Шаг 3: Построение модели

model = models.Sequential()

# Первый сверточный слой

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)))