複数列を持つ入力層を作成する
この演習では、複数入力のモデルを作成する別の方法を見ていきます。この方法は純粋に数値データにしか使えませんが、多変量のニューラルネットワークを作るうえでずっとシンプルなアプローチです。
いま、トーナメントのデータセットには数値の列が3つあります：'seed_diff'、'home'、'pred'。この演習では、これら3つの数値入力をすべて単一の入力層で処理するニューラルネットワークを作成します。
このモデルは、トーナメントの試合の得点差を予測するための単一の出力を持つ必要があります。
この演習はコースの一部です
Keras で学ぶ高度な Deep Learning
演習の手順
- 3列の単一の入力層を作成します。
- この入力をユニット数1のDense層に接続します。
- 入力に
input_tensor、出力にoutput_tensorを用いてモデルを作成します。 - オプティマイザに
'adam'、損失関数に'mean_absolute_error'を指定してモデルをコンパイルします。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create an input layer with 3 columns
input_tensor = ____((____,))
# Pass it to a Dense layer with 1 unit
output_tensor = ____(____)(____)
# Create a model
model = ____(____, ____)
# Compile the model
____.____(optimizer=____, loss=____)