base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(64, 64, 3))
model.add(base_model)
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

۶. نتیجه‌گیری
در این قسمت، با روش‌های بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌های CNN آشنا شدیم که می‌تواند به شما کمک کند دقت مدل خود را افزایش دهید و از مشکلاتی مانند بیش‌برازش جلوگیری کنید. در قسمت‌های آینده، به تحلیل و ارزیابی نهایی مدل پرداخته و نحوه به‌کارگیری آن را در پروژه‌های واقعی بررسی خواهیم کرد.



برای دریافت آموزش‌های بیشتر و یادگیری نحوه بهینه‌سازی و تنظیم مدل‌های پیشرفته CNN، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#DeepLearning #CNN #Optimization #MachineLearning