Kerasでちょっと難しいModelやTrainingを実装するときのTips - Qiita

はじめに ※ Keras2 を対象にしています。 Kerasのコードはシンプルでモジュール性が高いのでシンプルに記述可能で、理解しやすく使いやすいです。 ただし、標準で用意されている以外のLayerや学習をさせようとすると、あまりサンプルがなくてどう書いていいかわからなくなることが多いです。 最近いくつか変わったModelを書いた時に学んだTipsを備忘録も兼ねて共有します。 目次 Functional APIを使おう Weightを共有したい場合は Container を使うと便利 「LayerのOutput」と「生のTensor」は似て非なるもの Lambdaを使った簡易変換は便利 カスタムなLoss FunctionはSample別にLossを返す LayerじゃないところからLoss関数に式を追加したい場合 学習時にパラメータを更新しつつLossに反映した場合

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Kerasレイヤの出力を分割したり色々特別なちょっとした変換したい場合はLambdaでくるんでやるとうまく動く。なんで？と思ったがモデル作るときは値を直で渡すわけじゃなく機能を渡す必要があるからか。

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Keras魔改造

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マニアックなTips...