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: https://colab.research.google.com/drive/1K83RVycJlmJ7KHQkpzQcM05DzzM5dVkP?usp=sharing