Нейронные сети слой за слоем #5 | Полносвязный слой и Softmax

В этом видео из курса "Нейронные сети слой за слоем" мы заканчиваем разбирать основные слои из которых состоит нейронная сеть. Из него вы узнаете как превратить результат ваших свёрток в полноценные предсказания с помощью слоёв Dense и Softmax в библиотеке Keras. ___________ Краткая теория к сегодняшнему уроку: Reshape - слой изменяющий форму тензора. Flatten - частный случай слоя Reshape. Расплющивает многомерную матрицу в вектор Полносвязный слой - слой, умножающий вектор на матрицу весов. На выходе получается вектор другой длинны, в зависимости от размеров матрицы. Softmax - модифицирует значения вектора, чтобы они удовлетворяли определению вероятности: 1) положительны 2) их сумма равна единице Голова - последовательность полносвязный слоё, осуществляющая классификацию по полученным из свёрток признакам. ___________ Ссылка на Jupyter ноутбук с практикой к сегодняшнему уроку: