《Keras深度学习实战》—3.6.2 怎么做

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华章计算机 发表于 2019/06/15 13:42:53 2019/06/15
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Keras深度学习实战》一书中的第3章,第3.6.2节,作者是拉蒂普·杜瓦(Rajdeep Dua)[印] 曼普里特·辛格·古特(Manpreet Singh Ghotra) 著 罗 娜 祁佳康 译.

3.6.2 怎么做

使用合适的网络拓扑创建一个序贯模型:

  • 输入层:输入维度(*,784),输出维度(*,512)。

  • 隐藏层:输入维度(*,512),输出维度(*,512)。

  • 输出层:输入维度(*,512),输出维度(*,10)。

每层的激活函数:

  • 第1层和第2层:relu函数

  • 第3层:softmax函数

 image.png

image.png

这里创建了一个具有两个隐藏层,丢弃率为0.2的网络。

上述代码的输出为:

 image.png

计算模型的准确率和损失:

 image.png

测试数据和训练数据的模型准确率曲线如下所示,均收敛到95%:

 image.png

相应的模型损失如下图所示:

 image.png

输出最终的准确率:

 image.png

结果显示准确率达到0.956,这已经是个很高的值,但以下小节中将会对其继续改进。

image.png

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