Sách Deep Learning cơ bản

9.3 Python code 131
Thử đánh giá hàm L. Giả sử ảnh là số 5 thì L = −log( yˆ
6 ).
Nhận xét:
• Hàm L giảm dần từ 0 đến 1
• Khi model dự đoán yˆ
6 gần 1, tức giá trị dự đoán gần với giá trị thật y 6 thì L nhỏ, xấp xỉ 0
• Khi model dự đoán yˆ
6 gần 0, tức giá trị dự đoán ngược lại giá trị thật y 6 thì L rất lớn
=> Hàm L nhỏ khi giá trị model dự đoán gần với giá trị thật và rất lớn khi model dự đoán sai, hay
nói cách khác L càng nhỏ thì model dự đoán càng gần với giá trị thật. => Bài toán tìm model trở
thành tìm giá trị nhỏ nhất của L.
Hàm loss function định nghĩa như trên trong keras gọi là "categorical_crossentropy"
9.3 Python code
@author: DELL
# 1. Thêm các thư viện cần thiết
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist
# 2. Load dữ liệu MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
X_val, y_val = X_train[50000:60000,:], y_train[50000:60000]
X_train, y_train = X_train[:50000,:], y_train[:50000]