kerasでmultiple (複数の) 入力 / 出力 / 損失関数を扱う時のTipsをまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 〇この記事のモチベーション Deep Learningで自分でモデルとかを作ろうとすると、複数の入力や出力、そして損失関数を取扱たくなる時期が必ず来ると思います。 最近では、GoogleNetとかは中間層の途中で出力を出していたりするので、そういうのでも普通に遭遇します。 というわけで私も例に漏れず遭遇しました笑。 今回はkerasで複数の入力や出力、そして損失関数を取り扱うときにどうすればいいかについて実践したのでまとめておきます。 〇「複数の入力」を与えたい場合 これは簡単です。普段Modelのインスタンスを作る際に、inputsとoutputsを指定すると思いますが、その際に複数ある場合はリスト形式で渡せばいいだけです。 input_layer1 = Input(shape=(32,)) input_layer2 = Input(shape=(64,)) # ...(モ
決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
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