МОЙ КОД
input_shape=(50,50,1)
model = Sequential()
# Conv2D : Two dimenstional convulational model.
# 32 : Input for next layer
# (3,3) convulonational windows size
model.add(Conv2D(64, (3, 3), input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Conv2D(32, (3, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Flatten()) # Output convert into one dimension layer and will go to Dense layer
model.add(Dense(124))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(124))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='Adam',
metrics=['accuracy'])
x.shape
(25000, 50, 50, 1)
train_lables.shape
(25000,)
model.fit(x,train_lables,epochs=10)
Эпоха 1/10 782/782 [==============================] - 57 с 73 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 2/10 782/782 [==============================] - 60-е годы 76 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 3/10 782/782 [========================= =====] - 59 с 75 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 4/10 782/782 [================= =============] - 55 с 71 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 5/10 782/782 [========= =====================] - 57 с 73 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 6/10 782/782 [= =============================] - 56 с 71 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 7/10 782/782 [==============================] - 56 с 71 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 8/10 782/782 [==============================] - 56 с 71 мс / шаг - потеря: 7.6246 - accura cy: 0.5000
Эпоха 9/10 782/782 [==============================] - 57 с 73 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
Эпоха 10/10
782/782 [=================== ===========] - 59 с 75 мс / шаг - потеря: 7,6246 - точность: 0,5000
МОИ ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ ИМЕЮТ 25000 ОБРАЗЦОВ