Практическая работа №1 по дисциплине «Проектирование вычислительных комплексов»


задайте количество, равное (20 + номер вашей бригады*5)



Pdf көрінісі
бет12/14
Дата25.09.2023
өлшемі1,24 Mb.
#182414
түріПрактическая работа
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14
Байланысты:
Практическая работа 1 Проектирование ВК

задайте количество, равное (20 + номер вашей бригады*5)

Прежде, чем запускать нижеследующий код, засеките время, которое потребуется на обучение НС 
(это значение должно быть отражено в отчёте, как и количество указанных вами эпох). После 
обучения вы получите значение функции ошибки для последней эпохи (например, loss: 0.0530) – 
также зафиксируйте его для отчёта. 
classifier.fit(X_train, Y_train, batch_size = 1, epochs = 100) 
Получите набор значений, предсказанных вашей нейросетевой моделью (наличие или 
отсутствие рака груди). В примере ниже для интерпретации прогноза, выдаваемого НС, 
используется функция, схожая с RELU (нет, если вероятность ниже 0.5, да, если больше или равна): 
Y_pred = classifier.predict(X_test) # подаём на вход обученной НС тестовый 
набор данных 
Y_pred = [ 1 if y>=0.5 else 0 for y in Y_pred ] 
Оцените точность прогноза, даваемого вашей моделью, сравнив предсказанные значения 
с известными: 
total = 0 
correct = 0 
wrong = 0 
for i in range(len(Y_pred)): 
total=total+1 
if(Y_test.at[i,0] == Y_pred[i]): 
correct=correct+1 
else: 
wrong=wrong+1 
print("Total " + str(total)) 
print("Correct " + str(correct)) 
print("Wrong " + str(wrong)) 
Сравните точность прогноза со значением функции ошибки, зафиксированным ранее, и 
сделайте выводы. 

См. описание и возможные параметры https://keras.io/optimizers/ 
10 
См. описание и возможные параметры https://keras.io/losses/ 


Создайте и обучите (фиксируя затрачиваемое время) ещё не менее 3-х нейросетевых 
моделей: 

с иным количеством слоёв, нейронов в них и функциями активации, 

с различным количеством эпох обучения, 

с иным методом оптимизации и/или функцией потерь. 
Оцените точность прогнозов, выдаваемых нейросетевыми моделями. Зафиксируйте в 
отчёте: 

гиперпараметры всех моделей, 

время, затраченное на обучение, 

значение функции ошибки и точность прогнозов. 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет