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5_結果の出力_keras

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5_結果の出力_keras [2017/11/09]
adash333 [0. 前回終了時の画面]
5_結果の出力_keras [2018/10/07] (現在)
行 16: 行 16:
 score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
 print('Test loss:', score[0]) print('Test loss:', score[0])
- 
-#5 結果の出力(Keras) 
 print('Test accuracy:', score[1]) print('Test accuracy:', score[1])
 </code> </code>
- 
-作成中。 
  
  
行 41: 行 37:
 [[(4)モデル学習(Keras)]]終了時の、以下のような状態から始めます。 [[(4)モデル学習(Keras)]]終了時の、以下のような状態から始めます。
  
-{{:pasted:20171110-043241.png}}+{{:pasted:20171110-044806.png}}
 ==== 1. モデルの学習 ==== ==== 1. モデルの学習 ====
 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。 以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。
  
 <code> <code>
-#4 モデル学習(Keras) +#5 結果の出力(Keras) 
-history = model.fit(x_trainy_train+score = model.evaluate(x_testy_testverbose=0) 
-                    batch_size=batch_size, epochs=epochs+print('Test loss:'score[0]) 
-                    verbose=1, validation_data=(x_testy_test))+print('Test accuracy:'score[1])
 </code> </code>
  
 以下のような画面になります。 以下のような画面になります。
  
-{{:pasted:20171109-223753.png}}+{{:pasted:20171110-045243.png}}
  
-3分くらい待つと、学習が終了します。 
  
-{{:pasted:20171110-032455.png}}+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。
  
-model.fit()関数によりモデルの学習実行しています。+lossはおそらく、x_testの画像10000枚とその正解ラベy_testセット、損失関数に入れたときの値(損失)だと思われます。(ググっもはっきりとした記載は見つけることはできませんでしたが、たぶんそれで間違いないと思います。
  
-引数については、KerasのDocumentationそままとなりますが、以下にします。+KerasModel学習手順は上でおしまいです。
  
-----+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。
  
-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ます。今回は、[[(3)モデル設定(Keras)]]のところで、batch_size = 128と設定しいましたので、128が用いられています。+===== accuracylossいて =====
  
-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と設定していましので、3回学習が行われています。+accuracy(全体正解率)予測測に対して答えがどのくらあって
  
-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 +<code> 
- +Accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN
-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>[[(5)結果の出力(Keras)]]<wrap hi>に進んでください。 +
-</wrap>+
  
-(参考+詳細は以下のページが参考になります。
-Keras チュートリアル\\ +
-sasayabaku +
-2017年08月16日更新\\ +
-https://qiita.com/sasayabaku/items/64a01363bcd5c44feb0b+
  
 +2017-05-17
 +機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編)\\
 +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/\\ https://keras.io/ja/models/sequential/\\
-{{:pasted:20171110-035359.png}}+{{:pasted:20171110-053055.png}}
  
-fit()関数は、固定のエポク数でモ訓練します。+evaluate()関数は、チごとにある入力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、その結果出力します。
 ===== 参考文献 ===== ===== 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。\\ 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.1510255966.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)