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(4)モデル学習(Keras)
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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
開発環境
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。
手順
0. 前回終了時の画面
(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。
1. モデルの設定
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。
初めての場合は、次は、とりあえず、(4)モデル学習(Keras)に進んでください。
kerasで損失関数(=目的関数)の利用方法
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について
optimizer(最適化)について
https://keras.io/ja/optimizers/
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。
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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。
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