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DNNにおけるClassificationの種類まとめ - Qiita
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概要 "AI"とかいうやつの課員用教育ネタの続き 深層学習の出口レイヤを変えると簡単に問題を切り替えら... 概要 "AI"とかいうやつの課員用教育ネタの続き 深層学習の出口レイヤを変えると簡単に問題を切り替えられることを自習させようかと… 備忘録も兼ねて残すこととした 実施期間: 2020年12月 環境:Keras ここで説明する各モデルの出口の全結合レイヤについて記述する それより前のレイヤ構成はケースバイケース Number of Nodes : ノード数 [1] Activation : 活性関数 [2] Loss : ロスの算出方法 [3] Accuracy metrics: Fit中の精度評価指標 [4] Output: 出力の型 Kerasだと、それぞれ下記の引数がそれらとなる Optimizerはadamである必要はない Dense, compileはそれぞれオフィシャルサイト参照のこと Linear Regression 連続値である目的変数yを予測するモデルで線形回帰問題と呼ば