На этом шаге мы приведем несколько задач для самостоятельного исследования.
Следующие эксперименты помогут вам убедиться, что выбор именно таких параметров архитектуры сети был достаточно разумным, хотя место для улучшения все же остается.
- В данном примере использовались два слоя, формирующих пространство представлений, перед последним классифицирующим слоем. Попробуйте взять
один или три - и посмотрите, как это повлияет на точность на этапах обучения и проверки.
- Попробуйте использовать слои с большим или с меньшим количеством нейронов: 32 нейрона, 64 нейрона и т. д.
- Попробуйте вместо binary_crossentropy применить функцию потерь mse.
- Попробуйте вместо relu использовать функцию активации tanh (она была популярна на заре становления нейронных сетей).
На следующем шаге мы подведем некоторые итоги.
