Keras — это библиотека глубокого обучения, представляющая из себя высокоуровневый API, написанный на Python. По сути это интерфейс для работы с другой, более сложной библиотекой — TensorFlow. Задача 1 Обучите модель линейной регрессии средствами библиотеки Keras. Метод fit() напечатает на экране прогресс обучения и значение ошибки. Чтобы формат ответа был понятным, добавьте в этот метод аргумент verbose=2, где 2 означает вывод в консоль. Если указать 0, то его не будет вовсе; если — 1, то вывод предназначен для Jupyter Notebook...

В библиотеке Keras есть несколько вариантов свёрточных слоёв: Задача 1 В конце прошлой темы вы обучили полносвязную сеть для решения задачи классификации одежды. Замените эту сеть на свёрточную со слоями: Conv2D + relu + Flatten + Dense. Примените в свёрточном слое 4 фильтра размером 3x3. Используйте на слое Dense функцию активации SoftMax. Обучать свёрточную сеть не нужно. Вызовите у модели функцию summary(): она напечатает на экране информацию об устройстве сети. from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow...