Углубляемся

Моделирование изображений с помощью Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Сеть с одним сверточным слоем

Сеть с одним сверточным слоем: реализация

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Построение более глубокой сети

Построение глубокой сети

model = Sequential()
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu', 
                 input_shape=(img_rows, img_cols, 1), 
                 padding='equal'))

# Second convolutional layer
model.add(Conv2D(10, kernel_size=2, activation='relu')

model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

Зачем нужны глубокие сети?

Признаки в ранних слоях

Признаки в промежуточных слоях

Признаки в поздних слоях

Насколько глубоко?

Глубина требует вычислительных затрат
Может потребоваться больше данных

Давайте потренируемся!

Моделирование изображений с помощью Keras

Preparing Video For Download...