(TensorFlow)モデルの中身の簡単な解説をお願いします。

Question

  model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), #  1
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),  #  2
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),                  #  3
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')#  4
  ])

各番号で解説をお願いします。

①28×28の二次元配列画像データを784の一次元配列データに変換している。
②ノード64個を活性化関数（relu）で計算している。
③よくわかりません。ご教授お願いいたします。
④出力が10種類。softmax関数で10種類に成績？をつける。

上記がそれぞれあっていれば、解説不要ですが、わからないところと間違っているところを解説していただけると嬉しいです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

③は、これ読んでみてください
ディープラーニング初心者が知りたいKerasにおけるdropoutの使い方

Comments

[vibrato]

ありがとうございます。参考にさせていただきます。