4_モデル学習_keras

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 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）\\
 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
 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。
-<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)

4_モデル学習_keras.1510919764.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)