レイヤーとはどこからどこまでのことなのか

Question

レイヤーとはどこからどこまでのことなのでしょうか？

from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers import Input, Activation, Dense, Permute, Dropout
from keras.layers import add, dot, concatenate
from keras.layers import LSTM

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input_sequence = Input((story,))
question = Input((query,))

input_encoder_m = Sequential()
input_encoder_m.add(Embedding(input_dim=vocab_size,output_dim=64))
input_encoder_m.add(Dropout(0.3))

input_encoder_c = Sequential()
input_encoder_c.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
                              output_dim=query_maxlen))
input_encoder_c.add(Dropout(0.3))

question_encoder = Sequential()
question_encoder.add(Embedding(input_dim=vocab_size,
                               output_dim=64,
                               input_length=query_maxlen))
question_encoder.add(Dropout(0.3))

input_encoded_m = input_encoder_m(input_sequence)
input_encoded_c = input_encoder_c(input_sequence)
question_encoded = question_encoder(question)

match = dot([input_encoded_m, question_encoded], axes=(2, 2))
match = Activation('softmax')(match)

response = add([match, input_encoded_c])  
response = Permute((2, 1))(response) 

answer = concatenate([response, question_encoded])

answer = LSTM(32)(answer)  

answer = Dropout(0.3)(answer)
answer = Dense(vocab_size)(answer)  
answer = Activation('softmax')(answer)

model = Model([input_sequence, question], answer)
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit([inputs_train, queries_train], answers_train,
          batch_size=32,
          epochs=120,
          validation_data=([inputs_test, queries_test], answers_test))

というコードがありました。「レイヤーを増やすと精度が上がる」と聞いたのですが、kerasの場合レイヤーとはどのメソッドのことを指しているのでしょうか？

Answer 1

「レイヤーを増やすと精度が上がる」と聞いたのですが、kerasの場合レイヤーとはどのメソッドのことを指しているのでしょうか？

ここには二つの質問があります。

まず素直に、Kerasのレイヤーとは何かをお答えすると。

from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.layers import Input, Activation, Dense, Permute, Dropout
from keras.layers import add, dot, concatenate
from keras.layers import LSTM

上記のもの、全部レイヤーです。

レイヤーモジュールに入っていますし。

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次に、じゃあどのレイヤーを増やしたら精度が上がるかについてですが、一般論はありません。

一般にレイヤーを増やすと過学習もするので、それを検知・回避する方法を知らなければなりません。

レイヤーを増やす前に、「交差検定」などをお調べになって習得することが先決です。