2017-04-13 2 views

Répondre

0

vous avez juste besoin d'avoir deux neurones en haut de votre réseau. donc après les couches convolutionnelles:

model = Sequential() 
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3,img_rows,img_cols),dim_ordering="th")) 
model.add(Activation('relu')) 
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
model.add(Dense(2)) 
model.add(Activation('sigmoid')) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy') 
+0

Merci, j'essaie – KyRie