Keras – Topologia

Topologia baseada em empilhamento

Modelo sequencial

• Densa – Totalmente conectada
• Embedding –
• Dropout – Remove conexões aleatórias

Função de ativação

Cada camada tem uma função de ativação.

Entre elas:

• relu – camadas intermediarias ou ocultas, pois mostra os valores reais.
• sigmoid – Te da um valor de probabilidade 0-1

Hiper parâmetros

Afeta a performace da rede.

• LOSS – função de perda (mean_squared_error)
• Optimizer – Otimizador de ajuste de pesos da rede. ADAM (stochastic gradient descent)
• Metrics – Metrica de previsão para apurar se esta certo.

Exemplo de modelo

modelo = Sequental()

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

modelo.add(tipo)

modelo.add(Dropout(0.2))

Tipos:

#camadas intermediarias

Dense(output_dim=10, input_dim=X_train.shape[1], activation=’relu’))

#Camada de finalização

Dense(output_dim=10, input_dim=X_train.shape[1], activation=’sigmoid’))