質問編集履歴
3
質問追加
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -21,6 +21,8 @@
|
|
|
21
21
|
'batch_size': 1
|
|
22
22
|
|
|
23
23
|
となってしまいます。チューニングの結果が指定したパラメータの中から得られないのはなぜなのでしょうか？
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
'l1_out','l2_out'についても同様の問題が起きています。
|
|
24
26
|
|
|
25
27
|
|
|
26
28
|
|
2
コメント修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -102,8 +102,6 @@
|
|
|
102
102
|
|
|
103
103
|
|
|
104
104
|
|
|
105
|
-
#5 fold cross validation
|
|
106
|
-
|
|
107
105
|
skf = StratifiedKFold(iris_target_org, 5)
|
|
108
106
|
|
|
109
107
|
|
|
@@ -150,8 +148,6 @@
|
|
|
150
148
|
|
|
151
149
|
metrics=['accuracy'])
|
|
152
150
|
|
|
153
|
-
#model.summary()
|
|
154
|
-
|
|
155
151
|
|
|
156
152
|
|
|
157
153
|
early_stopping = EarlyStopping(patience=0, verbose=1)
|
1
コード修正
test
CHANGED
|
File without changes
|
test
CHANGED
|
@@ -84,8 +84,6 @@
|
|
|
84
84
|
|
|
85
85
|
|
|
86
86
|
|
|
87
|
-
#csvの分類ラベルが文字列で処理が面倒なので、予め数字にエンコードされたsklearnから
|
|
88
|
-
|
|
89
87
|
from sklearn import datasets
|
|
90
88
|
|
|
91
89
|
df = datasets.load_iris()
|
|
@@ -93,8 +91,6 @@
|
|
|
93
91
|
iris_data = df.data
|
|
94
92
|
|
|
95
93
|
iris_target_org = df.target
|
|
96
|
-
|
|
97
|
-
#kerasの関数を使ってエンコードする、これでサイズ(None, 3)の配列になります。
|
|
98
94
|
|
|
99
95
|
iris_target = np_utils.to_categorical(iris_target_org)
|
|
100
96
|
|