Introdução
Neste desafio, trabalharemos com modelos pré-treinados para treinar um modelo de classificação para um conjunto de dados com amostras limitadas. Vamos fundir vetores de características extraídos por três modelos pré-treinados e usá-los para treinar um modelo de classificação. Em seguida, usaremos o modelo treinado para prever os rótulos das amostras em um conjunto de dados de teste e gerar um arquivo de resultados. O desafio exige atingir uma precisão de 95% no conjunto de dados de teste.
Este é um desafio, que difere de um Lab guiado em que você precisa completar o desafio de forma independente, em vez de seguir os passos de um Lab para aprender.Desafios geralmente têm um pouco de dificuldade. Se você encontrar isso difícil, pode discutir com Labby ou verificar a solução.
