Working with preprocessing layers Authors: Francois Chollet, Mark Omernick Date created: 2020/07/25 Last modified: 2021/04/23 Description: Overview of how to leverage preprocessing layers to create end-to-end models. View in Colab • GitHub source Keras preprocessing The Keras preprocessing layers API allows developers to build Keras-native input processing pipelines. These input processing pipelin
コールバックの使い方 コールバックは訓練中で適用される関数集合です.訓練中にモデル内部の状態と統計量を可視化する際に,コールバックを使います.SequentialとModelクラスの.fit()メソッドに(キーワード引数callbacksとして)コールバックのリストを渡すことができます.コールバックに関連するメソッドは,訓練の各段階で呼び出されます. [source] Callback keras.callbacks.Callback() この抽象基底クラスは新しいコールバックを構築するために使用されます. プロパティ params: 辞書.訓練のパラメータ(例: 冗長性,バッチサイズ,エポック数...). model: keras.models.Modelのインスタンス.学習されたモデルへの参照. コールバック関数が引数としてとる辞書のlogsは,現在のバッチ数かエポック数に関連したデー
Keras FAQ: Kerasに関するよくある質問 Kerasを引用するには? KerasをGPUで動かすには? KerasをマルチGPUで動かすには? "sample","batch","epoch" の意味は? Keras modelを保存するには? training lossがtesting lossよりもはるかに大きいのはなぜ? 中間レイヤーの出力を得るには? メモリに載らない大きさのデータを扱うには? validation lossが減らなくなったときに学習を中断するには? validation splitはどのように実行されますか? 訓練時にデータはシャッフルされますか? 各epochのtraining/validationのlossやaccuracyを記録するには? レイヤーを "freeze" するには? stateful RNNを利用するには? Sequentialモデ
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