Kerasでニューラルネットを組んでいますが、わからないことが多々あります。下記に列挙しますので、回答可能な項目だけでも回答のほどよろしくお願いいたします。
・validation_dataで作成されたモデルの性能を検証するらしいですが、通常の機械学習では、訓練dねーたとテストデータに分けますよね?Kerasでは、このvalidation_dataとテストデータが違う扱いであるらしいのですが、これら2つのデータの違いは何ですか?
・損失関数一覧のページ内にある損失関数のうち、分類問題に使える損失関数はcategoricalという文字列が入っているものだけですか?
・評価関数一覧のページ内にある評価関数の使い方で、下記のように複数指定して使うことがあるようですが、どういうことでしょうか?評価関数を2つ用いてモデルを評価するっていうのがいまいち理解できません
Python
1from keras import metrics 2 3model.compile(loss='mean_squared_error', 4 optimizer='sgd', 5 metrics=[metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])
・数学的な質問になってしまいますが、活性化関数一覧のページ内にある活性化関数について、分類問題の中間層・分類問題の出力層・回帰問題の中間層・回帰問題の出力層でそれぞれ一般的な関数は何でしょうか?
・初期値に関してのページでkernel_initializerとbias_initializerの違いは単純に「各入力に対する重み」と「バイアス項に関する重み」という違いでしょうか
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