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4_モデル学習_keras

文書の過去の版を表示しています。


(4)モデル学習(Keras)

Keras2でMNIST目次

Kerasプログラミングの全体図

  1. (4)モデル学習(Keras) ⇐ いまココ

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。

 

リンク

4_モデル学習_keras.1510252715.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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