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HIM.CO ヒム・カンパニー

日: 2018年9月9日

6_4 loss : 誤差関数

2018年9月9日 投稿者: knagai

loss(誤差関数)は、自分の方法でモデルが出した「推測」値と正解の教師データと比べて、適合しなさ具合を表す数値を返します。 前のあやめデータのlossには’binaryCrossentropy’ […]

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6_3 モデルの中身 その2

2018年9月9日2018年9月10日 投稿者: knagai

tf.Sequentialのモデルにレイヤーを追加したので、コンパイルに移ります。 const learningRate = 0.01; const optimizer = tf.train.adam(learningR […]

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6_2 活性化関数

2018年9月9日 投稿者: knagai

モデルにレイヤーを追加するとき、tf.layers.dense()関数に渡すオブジェクトのactivationプロパティの値に指定するものを活性化関数と言います。活性化関数は次のレイヤーに渡す値を整える働きを持っています […]

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