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この演習はコースの一部です
この章では、Keras の Functional API の基本に慣れていきます。機能的なビルディングブロックを使ってシンプルな関数型ネットワークを構築し、データにフィットさせて予測まで行います。
この章では、高カーディナリティのデータを表現するカテゴリ埋め込み、再利用可能な部品を定義する共有レイヤー、そして複数の入力を単一の出力に結合するマージレイヤーを用いた2入力ネットワークを構築します。章の終わりには、複雑なデータフローをもつニューラルネットワークを設計するための基礎的な部品を身につけています。
現在の演習
この章では、2入力モデルを3入力へ拡張し、Keras の summary 関数と plot 関数を使って、ニューラルネットワークのパラメータやトポロジーを把握する方法を学びます。章の終わりには、2入力モデルを3入力以上へ拡張する方法が理解できます。
この章では、複数の出力をもつニューラルネットワークを構築し、複数ターゲットの回帰問題に活用する方法を学びます。さらに、回帰と分類の課題を同時に解くモデルも構築します。