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

Описание

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