質問編集履歴
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試したことの変更
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -52,6 +52,7 @@
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52
52
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```
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53
53
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54
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### 試したこと
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+
colはモノクロ画像を読み込んでnp.arrayで格納しています
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model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(120,128))) を
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model.add(Dense(4, activation='relu', input_shape=(120,128))) にしてもダメでした
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3
コード変更
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -35,7 +35,7 @@
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35
35
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model.fit(col, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)
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36
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//////////////////////////////////////////////////////////
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37
37
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col.shape=(312,120,128)
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38
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-
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38
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+
one_hot_label.shape=(312,4)
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39
39
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/////////////////////////////////////////////////////////
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40
40
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model.summary()
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41
41
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Model: "sequential_6"
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2
注釈変更
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -13,7 +13,7 @@
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13
13
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### 該当のソースコード
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14
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```python
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-
1つの入力から4クラスの分類を行なう場合について
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+
1つの入力から4クラスの分類を行なう場合について（カテゴリ分類）
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model = Sequential()
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model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(120,128)))
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19
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model.add(Dense(4, activation='softmax'))
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1
注釈変更
title
CHANGED
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File without changes
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body
CHANGED
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@@ -31,7 +31,7 @@
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31
31
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# ラベルデータをカテゴリの1-hotベクトルにエンコードする
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one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(vec, num_classes=4)
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-
# 各イテレーションのバッチサイズを32で学習を行なう
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34
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+
# 各イテレーションのバッチサイズを32で学習を行なう
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35
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model.fit(col, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)
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36
36
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col.shape=(312,120,128)
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