Нейросети начало

Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

layers.BatchNormalization(),

layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),

layers.Dropout(0.25),

layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),

layers.BatchNormalization(),

layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),

layers.Dropout(0.25),

layers.Flatten(),

layers.Dense(256, activation='relu'),

layers.BatchNormalization(),

layers.Dropout(0.5),

layers.Dense(7, activation='softmax')

])

# Компиляция модели

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Обучение модели

history = model.

# Оценка модели

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)

print('Test accuracy:', test_acc)

# Использование модели

predictions = model.predict(new_data)

Этот код создает сверточную нейронную сеть для распознавания эмоций на изображениях размером 48x48 пикселей.

В первом слое используется свертка с 32 фильтрами размера 3x3 и функцией активации ReLU, которая принимает входные изображения размера 48x48x1. Затем следуют слои нормализации пакетов, максимальной пулинги с размером фильтра 2x2 и dropout, который помогает предотвратить переобучение.

Далее добавлены два дополнительных сверточных слоя с увеличенным числом фильтров и аналогичными слоями нормализации и dropout. После этого следует слой сглаживания, который преобразует многомерный вход в одномерный вектор.

Затем следуют два полносвязных слоя с функцией активации ReLU и функцией нормализации пакетов, а также слои dropout. Последний слой содержит 7 нейронов и использует функцию активации softmax для определения вероятности каждой из 7 эмоций.

Для компиляции модели используется оптимизатор adam, функция потерь categorical_crossentropy и метрика accuracy. Модель обучается на тренировочных данных в течение 50 эпох с валидацией на проверочных данных.

После обучения модели оценивается на тестовых данных и выводится точность предсказаний. Затем используется модель для предсказания эмоций на новых данных.

Итог по 1 главе.

В этой главе мы рассмотрели основные концепции, которые лежат в основе нейросетей. Мы изучили, что такое нейрон, как он работает в нейросети, что такое веса и смещения, как нейрон принимает решения и как строится нейросеть.