Для создания сверточной нейронной сети (CNN) необходимо прежде всего определиться с архитектурой модели. Сверточные нейронные сети состоят из слоев свертки, слоев пулинга и полносвязных слоев.
Первым шагом является добавление слоя свертки, который помогает выделять важные детали и признаки изображений. Слои свертки обычно содержат фильтры, которые скользят по входным данным и выделяют особенности изображения.
Затем необходимо добавить слой пулинга, который уменьшает размерность входных данных, сохраняя при этом важные признаки. Пулинг помогает улучшить инвариантность модели к масштабу и поворотам изображений.
Далее следует добавить полносвязные слои, которые помогут модели выучить соответствие между полученными признаками и классами изображений.
После этого необходимо определить функцию потерь и оптимизатор для обучения модели. Функция потерь помогает оценить ошибку между предсказанными значениями и истинными метками, а оптимизатор обновляет веса модели, чтобы минимизировать эту ошибку в процессе обучения.
Наконец, модель необходимо скомпилировать и обучить на тренировочных данных. Во время обучения модели стоит следить за метриками качества (например, точность, потери) и подбирать оптимальные гиперпараметры модели.
В целом, чтобы создать сверточную нейронную сеть, необходимо определиться с архитектурой модели, добавить сверточные и пулинг слои, полносвязные слои, функцию потерь и оптимизатор, скомпилировать и обучить модель, а затем оценить ее качество на тестовых данных.