サルでもわかる機械学習

Keras2でMNIST目次
Kerasプログラミングの全体図

1. (1)Kerasを使用するためのimport文
2. (2)データ準備(Keras)
3. (3)モデル設定(Keras)
4. (4)モデル学習(Keras)　⇐ いまココ
5. (5)結果の出力(Keras)
6. (6)学習結果の保存(Keras)
7. (7)推測(Keras)

基本的に以下をコピペするだけです。

#4 モデル学習(Keras)
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size, epochs=epochs,
                    verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))

作成中

Windows 8.1
Anaconda
Python 3.5
Tensorflow 1.4
Keras 2.0.9

Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。

このページは、(3)モデル設定(Keras)の続きであり、今回は、モデルの学習を行っていきます。

(3)モデル設定(Keras)終了時の、以下のような状態から始めます。

以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。

#4 モデル学習(Keras)
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size, epochs=epochs,
                    verbose=1, validation_data=(x_test, y_test))

以下のような画面になります。

3分くらい待つと、学習が終了します。

順に解説していきます。

KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。

次は、(5)結果の出力(Keras)に進んでください。

(参考) Keras チュートリアル
sasayabaku 2017年08月16日に更新
https://qiita.com/sasayabaku/items/64a01363bcd5c44feb0b

作成中

(参考) 損失関数の利用方法について
https://keras.io/ja/losses/
https://keras.io/ja/objectives/

機械学習における誤差関数、損失関数、etcについて
http://otasuke.goo-net.com/qa8944219.html

optimizer(最適化)について
https://keras.io/ja/optimizers/

初めてKerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。

次 (5)結果の出力(Keras)

前 (3)モデル設定(Keras)

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2. (2)データ準備(Keras)
3. (3)モデル設定(Keras)
4. (4)モデル学習(Keras)
5. (5)結果の出力(Keras)
6. (6)学習結果の保存(Keras)
7. (7)推測(Keras)