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clase:iabd:pia:1eval:tema06 [2023/03/13 13:39] admin [Tipos de funciones de activación en la capa de salida] |
clase:iabd:pia:1eval:tema06 [2024/03/25 15:06] (actual) admin [Tipos de funciones de activación en la capa de salida] |
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Línea 702: | Línea 702: | ||
* Uso en Keras: Sigmoide | * Uso en Keras: Sigmoide | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
</ | </ | ||
Línea 709: | Línea 710: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
</ | </ | ||
Línea 753: | Línea 755: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
</ | </ | ||
Línea 761: | Línea 763: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, activation=tf.keras.layers.LeakyReLU())) |
+ | model.add(Dense(3, | ||
</ | </ | ||
Línea 806: | Línea 809: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
</ | </ | ||
Línea 814: | Línea 817: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
- | model.add(Dense(3, input_dim=1, | + | model.add(Dense(3, |
</ | </ | ||
Línea 844: | Línea 847: | ||
* Deberíamos empezar siempre probando con '' | * Deberíamos empezar siempre probando con '' | ||
* Si '' | * Si '' | ||
- | * El último lugar probar con '' | + | * El último lugar probar con '' |
* Nunca deberíamos usar ni '' | * Nunca deberíamos usar ni '' | ||
Línea 907: | Línea 910: | ||
* La probabilidad de que haya que comprar mañana acciones de la empresa Y. | * La probabilidad de que haya que comprar mañana acciones de la empresa Y. | ||
* La probabilidad de que haya que comprar mañana acciones de la empresa Z. | * La probabilidad de que haya que comprar mañana acciones de la empresa Z. | ||
+ | |||
+ | Es decir se puede usar para clasificar entre 2 opciones pero también se puede usar cuando son más de dos opciones pero que no sean excluyentes entre ellas. | ||
<note tip> | <note tip> | ||
Línea 960: | Línea 965: | ||
<sxh python> | <sxh python> | ||
+ | from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer | ||
+ | |||
y=iris.target | y=iris.target | ||
label_binarizer = LabelBinarizer() | label_binarizer = LabelBinarizer() | ||
Línea 986: | Línea 993: | ||
+ | |||
+ | ===== Guardando modelos a disco ===== | ||
+ | Una vez tenemos la red neuronal entrenada, la podemos guardar a disco para poder usarla en otro programa. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | * Para guardar la red | ||
+ | <sxh python> | ||
+ | |||
+ | model=Sequential() | ||
+ | model.add(Dense(10, | ||
+ | model.compile(loss=" | ||
+ | history=model.fit(x_train, | ||
+ | |||
+ | |||
+ | model.save(' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | * Para cargar la red en otro programa | ||
+ | |||
+ | <sxh python> | ||
+ | model=tf.keras.models.load_model(' | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | * Si el modelo al crearse usó funciones personalizadas, | ||
+ | <sxh python> | ||
+ | model=tf.keras.models.load_model(' | ||
+ | </ | ||
+ | Más información: | ||
+ | * [[https:// | ||
===== Redes Neuronales Famosas ===== | ===== Redes Neuronales Famosas ===== |