4_モデル学習_keras
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4_モデル学習_keras [2017/11/09] adash333 [1. モデルの学習] |
4_モデル学習_keras [2018/10/07] (現在) |
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| ライン 19: | ライン 19: | ||
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| - | 作成中 | ||
| ===== 開発環境 ===== | ===== 開発環境 ===== | ||
| ライン 62: | ライン 61: | ||
| 引数については、KerasのDocumentationそのままとなりますが、以下に記載します。 | 引数については、KerasのDocumentationそのままとなりますが、以下に記載します。 | ||
| - | --- | + | ---- |
| x: 入力データ，Numpy 配列，あるいは Numpy 配列のリスト （モデルに複数の入力がある場合）\\ | x: 入力データ，Numpy 配列，あるいは Numpy 配列のリスト （モデルに複数の入力がある場合）\\ | ||
| y: ラベル，Numpy 配列． | y: ラベル，Numpy 配列． | ||
| - | batch_size: 整数．設定したサンプル数ごとに勾配の更新を行います。 | + | batch_size: 整数．設定したサンプル数ごとに勾配の更新を行います。今回は、<wrap hi>[[(3)モデル設定(Keras)]]</wrap>のところで、batch_size = 128と設定していましたので、128が用いられています。 |
| - | epochs: 整数で，モデルを訓練するエポック数。 | + | epochs: 整数で，モデルを訓練するエポック数。今回は、<wrap hi>[[(3)モデル設定(Keras)]]</wrap>のところで、epochs = 3と設定していましたので、3回学習が行われています。 |
| verbose: 0とすると標準出力にログを出力しません． 1の場合はログをプログレスバーで標準出力，2 の場合はエポックごとに1行のログを出力します | verbose: 0とすると標準出力にログを出力しません． 1の場合はログをプログレスバーで標準出力，2 の場合はエポックごとに1行のログを出力します | ||
| - | validation_data=(x_test, y_test) | + | validation_data=(x_test, y_test): ホールドアウト検証用データとして使うデータのタプル (x_val, y_val) か (x_val, y_val, val_sample_weights)。設定すると validation_split を無視します。 |
| - | --- | + | ---- |
| KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。 | KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。 | ||
| - | <wrap hi> | + | 初めての方は、次は、<wrap hi>[[(5)結果の出力(Keras)]]</wrap>に進んでください。 |
| - | 初めての方は、次は、</wrap>[[(5)結果の出力(Keras)]]<wrap hi>に進んでください。 | + | |
| - | </wrap> | + | |
| (参考) | (参考) | ||
4_モデル学習_keras.1510255462.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
