<prompt> Tengeneza mtandao wa neva wa safu-3 kwa kutatua shida uliyopewa.  <response>: Huu hapa ni muundo unaowezekana wa mtandao wa neva wa safu-3 wa kuainisha mbwa na paka: Safu ya 1: Safu ya Ingizo - Safu hii itapokea data ya ingizo, ambayo itakuwa vipengele vya picha za mbwa na paka. Wacha tuchukue kuwa picha zimechakatwa na kubadilishwa ukubwa hadi saizi maalum, sema saizi 64x64, na ziko katika kijivu. Kwa hivyo, kila picha ingekuwa na pikseli 64x644096 ingizo, ambayo inaweza kutafsiri hadi neuroni 4096 za ingizo katika safu hii. Safu ya 2: Safu Iliyofichwa - Hii ni safu iliyounganishwa kikamilifu ambayo itatumika kama kiunganishi kati ya safu ya ingizo na safu ya pato. Hapa, tunaweza kuchagua idadi ya niuroni kulingana na kiwango chetu tunachotaka cha utata kwa modeli. Wacha tuseme tunachagua niuroni 128 kwa safu hii iliyofichwa, na Kitengo cha Linear kilichorekebishwa ReLU kama chaguo la kuwezesha. Safu ya 3: Safu ya Pato - Hii ni safu ya mwisho ya mtandao wa neva ambayo hufanya ubashiri wa mwisho ikiwa picha ya ingizo ni ya mbwa au paka. Kwa kuwa hili ni tatizo la uainishaji binary, tunahitaji neuroni moja pekee katika safu hii, na chaguo la kukokotoa la Sigmoid kama kipengele cha kuwezesha. Chaguo za kukokotoa za Sigmoid zitatoa alama ya uwezekano kati ya 0 na 1, ikiwakilisha uwezekano wa picha ya ingizo kuwa mbwa au paka. Kizingiti, kama vile 0.5, kimewekwa ili kufanya uainishaji wa mwisho: ikiwa alama ya uwezekano ni kubwa kuliko au sawa na kizingiti, picha inaainishwa kama mbwa, vinginevyo inaainishwa kama paka. Kwa ujumla, mtandao huu wa tabaka 3 wa neva huchukua picha zilizochakatwa mapema za mbwa na paka, huchakata maelezo katika safu iliyofichwa kwa usaidizi wa chaguo la kukokotoa, na kutoa alama inayowakilisha uwezekano wa picha kuwa ya mojawapo ya madarasa mawili. Kutoka kwa alama hii, tunaweza kufanya uainishaji wetu wa mwisho kwa kutumia kizingiti. 