TensorFlow 2.0 ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã®æ›¸ã方基本集（PyTorchã¨ã®æ¯”較） - HELLO CYBERNETICS
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é—‡ã®kerasã«å¯¾ã™ã‚‹é˜²è¡›è¡“ - Qiita
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Standardizing on Keras: Guidance on High-level APIs in TensorFlow 2.0
Posted by Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison on behalf of the TensorFlow team TensorFlow is preparing for the release of version 2.0. In this article, we want to preview the direction TensorFlow’s high-level APIs are heading, and answer some frequently asked questions. Keras is an extremely popular high-level API for building and training deep learning models. It’s used for fast protot
脳æ»ã§è¦šãˆã‚‹keras入門 - Qiita
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ディープラーニングã§å¦ç¿’ãŒé€²ã‚“ã ã‚ã¨ã«å¦ç¿’率を下ã’ãŸã„ã¨ããŒã¨ãã©ãã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚Kerasã§ã¯å¦ç¿’率を減衰（Learning rate decay）ã•ã›ã‚‹ã ã‘ã§ã¯ãªãã€epochæ•°ã«å¿œã˜ã¦ä»»æ„ã®å¦ç¿’率をé©ç”¨ã™ã‚‹LearningRateSchedulerã¨ã„ã†ä¾¿åˆ©ãªã‚¯ãƒ©ã‚¹ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã“れを見ã¦ã„ãã¾ã—ょã†ã€‚ å¦ç¿’率変化ãªã— 10層ã®CNNã§CIFAR-10ã§æ¤œè¨¼ç²¾åº¦90%ã‚’é”æˆã—ãŸã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’使ã„回ã—ã—ã¾ã™ã€‚ã“ã‚Œã¯å¦ç¿’率ã®å¤‰åŒ–ãŒã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。Adamã§ãšã£ã¨ãƒ‡ãƒ•ã‚©ãƒ«ãƒˆã®0.01ã®å¦ç¿’率をç¶æŒã—ã¾ã™ã€‚ å¦ç¿’ã®éŽç¨‹ã¯æ¬¡ã®ã‚ˆã†ã«é€²ã¿ã¾ã™ã€‚ ä»»æ„ã®å¦ç¿’率減衰（SGD） 次ã«ã€DenseNetã®è«–æ–‡ã§å‡ºã¦ããŸã‚ªãƒ—ティマイザーã¯SGD（モメンタム）ã§ã€åˆæœŸã®å¦ç¿’率ã¯0.1ã§ã€å…¨ä½“ã®50%ã®epochã§å¦ç¿’率を1/10（0.01）ã«ã€å…¨ä½“ã®75%ã§ã•ã‚‰ã«1/10（0.001）ã«ã™ã‚‹ã¨ã„ã†æ¸›è¡°æ“作を行ã„ã¾ã™ã€‚Den
Python: Keras/TensorFlow 㧠GPU ã®ãƒ¡ãƒ¢ãƒªã‚’å¿…è¦ãªåˆ†ã ã‘確ä¿ã™ã‚‹ - CUBE SUGAR CONTAINER
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TensorFlow Eager Execution + Keras API ã®åŸºæœ¬ - HELLO CYBERNETICS
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コールãƒãƒƒã‚¯ - Keras Documentation
コールãƒãƒƒã‚¯ã®ä½¿ã„æ–¹ コールãƒãƒƒã‚¯ã¯è¨“ç·´ä¸ã§é©ç”¨ã•ã‚Œã‚‹é–¢æ•°é›†åˆã§ã™ï¼Žè¨“ç·´ä¸ã«ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«å†…部ã®çŠ¶æ…‹ã¨çµ±è¨ˆé‡ã‚’å¯è¦–化ã™ã‚‹éš›ã«ï¼Œã‚³ãƒ¼ãƒ«ãƒãƒƒã‚¯ã‚’使ã„ã¾ã™ï¼ŽSequentialã¨Modelクラスã®.fit()メソッドã«ï¼ˆã‚ーワード引数callbacksã¨ã—ã¦ï¼‰ã‚³ãƒ¼ãƒ«ãƒãƒƒã‚¯ã®ãƒªã‚¹ãƒˆã‚’渡ã™ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Žã‚³ãƒ¼ãƒ«ãƒãƒƒã‚¯ã«é–¢é€£ã™ã‚‹ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã¯ï¼Œè¨“ç·´ã®å„段階ã§å‘¼ã³å‡ºã•ã‚Œã¾ã™ï¼Ž [source] Callback keras.callbacks.Callback() ã“ã®æŠ½è±¡åŸºåº•ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã¯æ–°ã—ã„コールãƒãƒƒã‚¯ã‚’構築ã™ã‚‹ãŸã‚ã«ä½¿ç”¨ã•ã‚Œã¾ã™ï¼Ž プãƒãƒ‘ティ params: 辞書．訓練ã®ãƒ‘ラメータ（例: 冗長性，ãƒãƒƒãƒã‚µã‚¤ã‚ºï¼Œã‚¨ãƒãƒƒã‚¯æ•°...）． model: keras.models.Modelã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ï¼Žå¦ç¿’ã•ã‚ŒãŸãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã¸ã®å‚照． コールãƒãƒƒã‚¯é–¢æ•°ãŒå¼•æ•°ã¨ã—ã¦ã¨ã‚‹è¾žæ›¸ã®logsã¯ï¼Œç¾åœ¨ã®ãƒãƒƒãƒæ•°ã‹ã‚¨ãƒãƒƒã‚¯æ•°ã«é–¢é€£ã—ãŸãƒ‡ãƒ¼
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Optuna + Keras ㌠GPU ã®ãƒ¡ãƒ¢ãƒªã‚’食ã„ã¤ã¶ã™ - Qiita
http://arxiv.org/pdf/2009.05673
Keras + KerasTuner best practices
Titanic: Keras + KerasTuner best practices
Google Colab
マルãƒGPU環境ã§ã€è¨ˆç®—ã«ä½¿ç”¨ã™ã‚‹CUDAデãƒã‚¤ã‚¹ã‚’é¸æŠžã™ã‚‹ - Qiita
GitHub - Ahmkel/Keras-Project-Template: A project template to simplify building and training deep learning models using Keras.
Keras: Training on Large Datasets
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