5_結果の出力_keras
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5_結果の出力_keras [2017/11/09] adash333 [1. モデルの学習] |
5_結果の出力_keras [2018/10/07] (現在) |
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| ライン 18: | ライン 18: | ||
| print('Test accuracy:', score[1]) | print('Test accuracy:', score[1]) | ||
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| - | 作成中。 | ||
| ライン 63: | ライン 61: | ||
| 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>[[(6)学習結果の保存(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> | + | |
| - | ==== accuracyとlossについて ==== | + | ===== accuracyとlossについて ===== |
| accuracy(全体正解率)予測測に対して答えがどのくらいあってたか | accuracy(全体正解率)予測測に対して答えがどのくらいあってたか | ||
| ライン 81: | ライン 78: | ||
| http://www.procrasist.com/entry/ml-metrics | http://www.procrasist.com/entry/ml-metrics | ||
| - | ===== kerasのSequentialモデルのfitメソッドについて ===== | + | ===== kerasのSequentialモデルのevaluateメソッドについて ===== |
| https://keras.io/ja/models/sequential/\\ | https://keras.io/ja/models/sequential/\\ | ||
| - | {{:pasted:20171110-035359.png}} | + | {{:pasted:20171110-053055.png}} |
| - | fit()関数は、固定のエポック数でモデルを訓練します。 | + | evaluate()関数は、バッチごとにある入力データにおける損失値を計算します。つまり、損失関数にx_testとy_testの組み合わせを入力して、その結果を出力します。 |
| ===== 参考文献 ===== | ===== 参考文献 ===== | ||
| 初めてKerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。\\ | 初めてKerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。\\ | ||
5_結果の出力_keras.1510259317.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
