Введение
В этом испытании мы будем работать с предварительно обученными моделями для обучения классификационной модели на наборе данных с ограниченным количеством примеров. Мы объединим векторы признаков, извлеченные тремя предварительно обученными моделями, и используем их для обучения классификационной модели. Затем мы используем обученную модель для предсказания меток примеров в наборе данных для тестирования и генерируем файл результатов. В испытании требуется достичь точности 95% на наборе данных для тестирования.
Это Challenge, который отличается от Guided Lab тем, что вам нужно пытаться выполнить задачу вызова самостоятельно, а не следовать шагам лабораторной работы для обучения. Challenges, как правило, немного сложны. Если вам сложно, вы можете обсудить с Labby или посмотреть решение.
