5_結果の出力_keras

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

--- 5_結果の出力_keras [2017/11/09] – [1. モデルの学習] adash333
+++ 5_結果の出力_keras [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1
@@ 行 18: / 行 18: @@
 print('Test accuracy:', score[1])
 </code>
-作成中。
@@ 行 55: / 行 53: @@
-model.evaluate()関数により、入力値における損失値（？？？）を返します。
+model.evaluate()関数により、入力値における損失値（損失関数に(x_test, y_test)の組み合わせを入力して出てきた結果）を返します。
 詳細はよく分かりませんが、score[0]にlossを、score[1]にaccuracyを持つようなリストを返すようです。
@@ 行 63: / 行 61: @@
 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>[[(6)学習結果の保存(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>
-==== accuracyとlossについて ====
+===== accuracyとlossについて =====
 accuracy(全体正解率)予測測に対して答えがどのくらいあってたか
@@ 行 81: / 行 78: @@
 http://www.procrasist.com/entry/ml-metrics
-===== kerasのSequentialモデルのfitメソッドについて =====
+===== kerasのSequentialモデルのevaluateメソッドについて =====
 https://keras.io/ja/models/sequential/\\
-{{:pasted:20171110-035359.png}}
+{{:pasted:20171110-053055.png}}
-fit()関数は、固定のエポック数でモデルを訓練します。
+evaluate()関数は、バッチごとにある入力データにおける損失値を計算します。つまり、損失関数にx_testとy_testの組み合わせを入力して、その結果を出力します。
 ===== 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。\\

5_結果の出力_keras.1510259195.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)