Lớp chuẩn hóa được xây dựng bằng preprocessing.Normalization(). Lớp này thích nghi (adapt) với đặc trưng (features) của tập abalone. Thêm lớp Dense để tăng khả năng huấn luyện. Lớp này tính trước mean và variance của mỗi cột để chuẩn hóa dữ liệu.
Mã ví dụ
print("Đang xây dựng lớp chuẩn hóa")
normalize = preprocessing.Normalization()
normalize.adapt(abalone_features)
print("Đang thêm lớp Dense")
norm_abalone_model = tf.keras.Sequential([
normalize,
layers.Dense(64),
layers.Dense(1)
])
Nguồn mã: TensorFlow CSV Tutorial
Đầu ra
Đang xây dựng lớp chuẩn hóa Đang thêm lớp Dense
Giải thích
- Đầu vào mô hình được chuẩn hóa.
- Chuẩn hóa tích hợp bằng layer
experimental.preprocessing.Normalization. - Layer tính trước mean và variance mỗi cột để chuẩn hóa.
- Tạo layer bằng
Normalization.adapt(). - Chỉ dùng dữ liệu huấn luyện (training data) cho adapt() của các layer tiền xử lý.
- Layer chuẩn hóa này dùng để xây dựng mô hình.