4_モデル学習_keras

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--- 4_モデル学習_keras [2017/11/09] – [kerasで損失関数(=目的関数)の利用方法] adash333
+++ 4_モデル学習_keras [2017/11/17] – 以前のリビジョンを復元 (2017/11/10) adash333
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 </code>
-作成中
 ===== 開発環境 =====
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-順に解説していきます。
+model.fit()関数により、モデルの学習を実行しています。
+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）\\
+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。
+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。
+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。
+----
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 <wrap hi>
-次は、</wrap>[[(5)結果の出力(Keras)]]<wrap hi>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>

4_モデル学習_keras.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1