勉強会の内容(CNNハンズオン)の一部をここにまとめてあります. 単純に記法をまとめてあるだけなので,このモデル自体に意味はありません. KerasでもTensorFlowでも共通に使える記法にします. import keras import tensorflow.keras as keras 今回はSequentialモデル(一番単純なモデルで,入力1つ出力1つ) # Sequentialモデルの初期化 model = keras.model.Sequential() Sequentialモデルの一番最初の層にはinput_shapeの指定が必要 # 隠れ層(ここでは全結合層)の追加 # Sequentialモデルでは入力のshapeを指定することで入力層の定義が省略される model.add(keras.layers.Dense(32, #ユニット数=出力次元数 activation = 'relu', #活性化関数の指定 input_shape = (14, ) )) #入力層のユニット数14 #出力層の追加 model.add(keras.layers.Dense(1, activation = 'sigmoid')) #モデル構成の出力 model.summary() Conv2DやMaxPooling2Dに関してはまた時間があるときにまとめます. |
吉澤 亜斗武 > Python機械学習勉強会in新潟 >