http://ralo23.hatenablog.com/entry/2016/08/26/163556
以上のサイトで紹介している手法、プログラムについてです。
https://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/training_m2.pyこちらのソースでm2モデルのトレーニングを行なっていますが、これのインプットの部分について分からないことがあります。
このモデルを定義しているのはhttps://github.com/rarilurelo/keras-VAE/blob/master/vae_m2.pyこのソースの、
Python
1 def training_model(self): 2 model = Model(input=[self.x_l, self.y_l, self.x_u]+self.y_u, output=self.reconstruct_x_l) 3 return model
ここの部分で、インプットの部分をみるとラベル付きのデータとそうでないデータをインプットとしているのがわかります。
そして次にトレーニングのfitの引数のインプットの部分を見て見ます。
Python
1[z1_train]+[y_train]+[z1_train]+y_u_train
それぞれshapは以下
z1_train: (60000, 50)
y_train: (60000, 10)
z1_train: (60000, 50)
y_u_train: (60000, 10, 10)
これで定義されたインプットと同じですが、これって半教師あり学習なので教師データのいくつかだけにラベルがついていてあとはついていないデータという事になりますよね?しかしこれだとラベルの付いた60000枚全てのデータと同じデータのラベルが付いていないバージョン60000枚という事になっている気がするのですが、どうでしょうか?なぜこれでラベル付きデータとまたそれとは違ったラベルなしのデータという事になるのでしょうか?
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2018/05/02 02:17