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Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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1回答

1679閲覧

Kerasを用いたDeep AutoencoderのFine-Tuningの仕方

k_i

総合スコア23

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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投稿2020/02/28 07:41

前提・実現したいこと

KerasのFunctional APIを用いて、5層のDeep Autoencoderを作りたいと考えています。
現状、3層のAutoencoderは作成できており、エンコード層とデコード層の間にもう一層加えることを想定しています。

このような感じを想定しています。
イメージ説明

発生している問題・エラーメッセージ

以下のソースコードを使って3層を作成した後に5層にしようと考えているのですが、どのように変更すれば作成することが出来るか教えていただけると助かります。

ValueError: Input 0 of layer dense is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 212 but received input with shape [None, 90]

該当のソースコード

python3

1dim = 212 2hidden1 = 90 3hidden2 = 70 4epoch = 500 5 6# Define Models 7input_1 = Input(shape=(dim, )) 8# 3 Layer 9encoded_1 = Dense(hidden1, activation="sigmoid")(input_1) 10decoded_1 = Dense(dimensions, activation="sigmoid")(encoded_1) 11Autoencoder_3L = Model(inputs=input_1, outputs=decoded_1) 12 13# 5 Layer 14encoded_2 = Dense(hidden2, activation="sigmoid")(encoded_1) 15decoded_2 = Dense(hidden1, activation="sigmoid")(encoded_2) 16decoded_3 = Autoencoder_3L.layers[1] 17Autoencoder_5L = Model(inputs=input_1, outputs=decoded_3(decoded_2)) 18 19## Compile 20Autoencoder_3L.compile(optimizer="sgd", loss="mean_squared_error", metrics=[CO]) 21Autoencoder_5L.compile(optimizer="sgd", loss="mean_squared_error", metrics=[CO]) 22 23## Summary 24Autoencoder_3L.summary() 25Autoencoder_5L.summary() 26 27## Training 28stack1 = Autoencoder_3L.fit(x_train, x_train, epochs=epoch, verbose=2, batch_size=1) 29stack2 = Autoencoder_5L.fit(x_train, x_train, epochs=epoch, verbose=2, batch_size=1) 30

補足情報

KerasもFunctional APIも初心者なのでなるべくわかりやすく回答いただけると助かります。

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guest

回答1

0

ベストアンサー

インポートしたモジュールはなんですか?

5層のネットワークを構成したい、ということですか?

投稿2020/03/09 02:30

編集2020/03/09 02:35
Luke02561

総合スコア404

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k_i

2020/04/02 05:19

解決できました。 ありがとうございました。
guest

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