modelo = secuencial ()
model.add (Lambda (lambda x: x / 127.5 – 1., input_shape = (row, col, ch), output_shape = (row, col, ch)))
model.add (Convolution2D (16, 8, 8, submuestra = (4, 4), border_mode = ‘same’, W_regularizer = l2 (L2_REG_SCALE)))
model.add (ELU ())
model.add (Convolution2D (32, 5, 5, submuestra = (2, 2), border_mode = ‘same’, W_regularizer = l2 (L2_REG_SCALE)))
model.add (ELU ())
model.add (Convolution2D (64, 5, 5, submuestra = (2, 2), border_mode = ‘same’, W_regularizer = l2 (L2_REG_SCALE)))
model.add (Flatten ())
model.add (ELU ())
model.add (Denso (512, W_regularizer = l2 (0.)))
model.add (ELU ())
model.add (Denso (1, W_regularizer = l2 (0.)))
model.compile (optimizador = Adam (lr = LR), pérdida = ‘mean_squared_error’)
Bien, esto son 13 líneas de código. Pero me sentí perezoso y solo pegué el código que está abierto en una de las ventanas de mi navegador. georgesung / clonación conductual
¡Este es un enfoque del mundo real de Coma.ai para entrenar un modelo que puede predecir a qué ángulo se moverá una rueda streeing para conducir con seguridad en una pista! Toma imágenes como entrada.
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Técnicamente, puede contar la línea 2 como parte de la posesión previa de imágenes y no como parte del módulo principal de IA. Además, Sequential acepta la lista de definiciones de capa y, por lo tanto, todo podría haberse logrado usando 2 líneas, pero nuevamente me sentí perezoso.
Moraleja: de hecho, la IA del juguete se puede crear en 10 líneas de código si se usan las bibliotecas adecuadas. Amo a Keras
