ユーザ用ツール

サイト用ツール


4_モデル学習_keras

差分

この文書の現在のバージョンと選択したバージョンの差分を表示します。

この比較画面にリンクする

両方とも前のリビジョン 前のリビジョン
次のリビジョン
前のリビジョン
4_モデル学習_keras [2017/11/17]
adash333 [1. モデルの学習]
4_モデル学習_keras [2018/10/07] (現在)
ライン 61: 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。
  
-<​code>​+---- 
 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。今回は、[[(3)モデル設定(Keras)]]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。+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。今回は、[[(3)モデル設定(Keras)]]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。+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): 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。 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。
-</​code>​+ 
 +----
  
  
 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.1510919764.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)