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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 [1. モデルの学習]
5_結果の出力_keras [2018/10/07] (現在)
行 18: 行 18:
 print('Test accuracy:', score[1]) print('Test accuracy:', score[1])
 </code> </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。 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。 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 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 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.1510259195.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)