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
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-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、<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、<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
+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。
-<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。
-次は、</wrap>[[(5)結果の出力(Keras)]]<wrap hi>に進んでください。
-</wrap>
 (参考)

4_モデル学習_keras.1510254201.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)