Keras documentation: Layer activation functionsLayer activation functions Usage of activations Activations can either be used through an Activation layer, or through the activation argument supported by all forward layers:
最é©åŒ– - Keras Documentation
オプティマイザ（最é©åŒ–アルゴリズム）ã®åˆ©ç”¨æ–¹æ³• オプティマイザ（最é©åŒ–アルゴリズム）ã¯ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’コンパイルã™ã‚‹éš›ã«å¿…è¦ã¨ãªã‚‹ãƒ‘ラメータã®1ã¤ã§ã™: from keras import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd) 上記ã®ä¾‹ã®ã‚ˆã†ã«ï¼Œã‚ªãƒ—ティマイザã®
Kerasモデルã®ä¿å˜ã¨èªã¿è¾¼ã¿  | TensorFlow Core
ã¯ã˜ã‚ã« Keras モデルã¯ä»¥ä¸‹ã®è¤‡æ•°ã®ã‚³ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒãƒ³ãƒˆã§æ§‹æˆã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ アーã‚テクãƒãƒ£ãƒ¼/構æˆï¼ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã«å«ã¾ã‚Œã‚‹ãƒ¬ã‚¤ãƒ¤ãƒ¼ã¨ãれらã®æŽ¥ç¶šæ–¹æ³•ã‚’指定ã™ã‚‹ï¼‰ é‡ã¿å€¤ã®ã‚»ãƒƒãƒˆï¼ˆã€Œãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®çŠ¶æ…‹ã€ï¼‰ オプティマイザ（モデルã®ã‚³ãƒ³ãƒ‘イルã§å®šç¾©ã™ã‚‹ï¼‰ æ失ã¨ãƒ¡ãƒˆãƒªãƒƒã‚¯ã®ã‚»ãƒƒãƒˆï¼ˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ã‚³ãƒ³ãƒ‘イルã§å®šç¾©ã™ã‚‹ã‹ã€add_loss()ã¾ãŸã¯add_metric()を呼ã³å‡ºã—ã¦å®šç¾©ã™ã‚‹ï¼‰ Keras API を使用ã™ã‚‹ã¨ã€ã“れらを一度ã«ãƒ‡ã‚£ã‚¹ã‚¯ã«ä¿å˜ã—ãŸã‚Šã€ä¸€éƒ¨ã®ã¿ã‚’é¸æŠžã—ã¦ä¿å˜ã§ãã¾ã™ã€‚ ã™ã¹ã¦ã‚’ TensorFlow SavedModel å½¢å¼ï¼ˆã¾ãŸã¯å¤ã„ Keras H5 å½¢å¼ï¼‰ã§ï¼‘ã¤ã®ã‚¢ãƒ¼ã‚«ã‚¤ãƒ–ã«ä¿å˜ã€‚ã“ã‚Œã¯æ¨™æº–çš„ãªæ–¹æ³•ã§ã™ã€‚ アーã‚テクãƒãƒ£/構æˆã®ã¿ã‚’（通常ã€JSON ファイルã¨ã—ã¦ï¼‰ä¿å˜ã€‚ é‡ã¿å€¤ã®ã¿ã‚’ä¿å˜ã€‚（通常ã€ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã®ãƒˆãƒ¬ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°æ™‚ã«ä½¿ç”¨ï¼‰ã€‚ ã§ã¯ã€æ¬¡ã«ã“れらã®ã‚ªãƒ—ションã®ç”¨é€”ã¨æ©Ÿèƒ½ã‚’ãã‚Œ
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Keras documentation: Callbacks API
Callbacks API A callback is an object that can perform actions at various stages of training (e.g. at the start or end of an epoch, before or after a single batch, etc). You can use callbacks to: Write TensorBoard logs after every batch of training to monitor your metrics Periodically save your model to disk Do early stopping Get a view on internal states and statistics of a model during training
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
Coreレイヤー - Keras Documentation
[source] Dense keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None) 通常ã®å…¨çµåˆãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ãƒ©ãƒ«ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ãƒ¬ã‚¤ãƒ¤ãƒ¼ï¼Ž DenseãŒå®Ÿè¡Œã™ã‚‹æ“作：output = activation(dot(input, kernel) + bias)ãŸã ã—，activationã¯activation引数ã¨ã—ã¦æ¸¡ã•ã‚Œã‚‹è¦ç´ å˜ä½ã®æ´»æ€§åŒ–関数ã§ï¼Œkernelã¯ãƒ¬ã‚¤ãƒ¤ãƒ¼ã«ã‚ˆã£ã¦
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活性化関数 - Keras Documentation
tf.keras.callbacks.History  | TensorFlow v2.16.1
Keras documentation: Model training APIs
Keras documentation: RMSprop
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Keras documentation: Dense layer
Keras documentation: Keras layers API
https://keras.io/layers/normalization/
Keras documentation: The Model class
AWS Deep Learning AMIs
https://docs.aws.amazon.com/dlami/
https://keras.io/losses/
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