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ponponn

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DISTRIBUTIONSの見方

今回mnistを使ってtensorboardで色々と表示させました。
その中で以下の分布の見方が分からないです。
私はdense層とdense_1層でのバイアスと重みの値を表していると考えています。
しかし薄い部分濃い部分は何なのでしょうか?
初心者であるためバイアスと重みの概念の理解が少し怪しいところですが、教えていただきたいです。
分布?

コード全容

import tensorflow as tf
import datetime
import numpy as np
mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])



log_dir="logs/fit/" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M")
file_writer = tf.summary.create_file_writer(log_dir)
with file_writer.as_default():
  images = np.reshape(x_train[0:10], (-1, 28, 28, 1))
  tf.summary.image("train", images, max_outputs=10, step=1)



tensorboard_callback = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir=log_dir, histogram_freq=1)


model.fit(x=x_train, 
          y=y_train, 
          epochs=5, 
          validation_data=(x_test, y_test), 
          callbacks=[tensorboard_callback]) 

model.evaluate(x_test, y_test)

環境

Anaconda3
python3.7.7
tensorflow2.3.0
keras2.4.0

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