Упражнение 2. Предотвращение переобучения
В этом упражнении вы улучшите модель CNN для классификации кошек и собак, созданную в упражнении 1, путем применения увеличения данных и регуляризации исключения:
Практикум по машинному обучению: классификация изображений
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-01-28 UTC.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-01-28 UTC."],[[["This exercise focuses on enhancing a Convolutional Neural Network (CNN) model for cat-vs-dog image classification, building upon a previous exercise."],["The enhancements involve implementing data augmentation techniques and dropout regularization to mitigate overfitting and improve model generalization."],["You will actively apply these techniques in a provided coding exercise using Google Colab."]]],[]]