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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] adash3334_モデル学習_keras [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
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-作成中 
  
 ===== 開発環境 ===== ===== 開発環境 =====
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-解説しています。+model.fit()関数より、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。 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) (参考)

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

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