Introduction
Dans ce défi, nous allons travailler avec des modèles pré-entraînés pour entraîner un modèle de classification pour un ensemble de données avec un nombre limité d'échantillons. Nous allons fusionner les vecteurs de caractéristiques extraits par trois modèles pré-entraînés et les utiliser pour entraîner un modèle de classification. Nous utiliserons ensuite le modèle entraîné pour prédire les étiquettes des échantillons dans un ensemble de données de test et générer un fichier de résultats. Le défi consiste à atteindre une précision de 95 % sur l'ensemble de données de test.
Ceci est un Challenge, qui diffère d'un Guided Lab en ce sens que vous devez essayer de réaliser la tâche du challenge de manière indépendante, plutôt que de suivre les étapes d'un laboratoire pour apprendre. Les challenges sont généralement un peu difficiles. Si vous trouvez cela difficile, vous pouvez discuter avec Labby ou consulter la solution.
