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入力レイヤー

ニューラルネットワークモデルを作成する最初のステップは、Input レイヤーを定義することです。このレイヤーは、通常は numpy 配列の形をした生データを受け取ります。Input レイヤーの shape は、ニューラルネットワークが使用する変数の数を表します。たとえば、入力データに 10 列ある場合は、shape を (10,) として Input レイヤーを定義します。

この課題では、ネットワークで入力は 1 つだけを使います。

この演習はコースの一部です

Keras で学ぶ高度な Deep Learning

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演習の手順

  • keras.layers から Input レイヤー関数をインポートします。
  • shape が 1 の入力レイヤーを作成します。

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。

# Import Input from tensorflow.keras.layers
____

# Create an input layer of shape 1
input_tensor = ____(shape=(____,))
コードを編集して実行