Keras documentation: Transfer learning & fine-tuning
Transfer learning & fine-tuning Author: fchollet Date created: 2020/04/15 Last modified: 2023/06/25 Description: Complete guide to transfer learning & fine-tuning in Keras. View in Colab • GitHub source Setup import numpy as np import keras from keras import layers import tensorflow_datasets as tfds import matplotlib.pyplot as plt Introduction Transfer learning consists of taking features learned
FAQ - Keras Documentation
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
Sequentialモデルのガイド - Keras Documentation
SequentialモデルでKerasを始めてみよう Sequential （系列）モデルは層を積み重ねたものです． Sequential モデルはコンストラクタにレイヤーのインスタンスのリストを与えることで作れます: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, input_shape=(784,)), Activation('relu'), Dense(10), Activation('softmax'), ]) .add() メソッドで簡単にレイヤーを追加できます． model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=784)) model.add(Activat
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