モデルのコンパイル

先ほど指定したモデルを、これからコンパイルします。モデルをコンパイルするには、使用するオプティマイザと損失関数を指定する必要があります。動画の中で Dan が、Adam オプティマイザはとても良い選択だと説明していました。詳しくは Keras の他のオプティマイザとあわせてこちらを参照してください。さらに深く知りたい場合は、Adam オプティマイザを提案した元論文も読めます。

この演習では、Adam オプティマイザと平均二乗誤差（mean squared error）の損失関数を使います。さっそくやってみましょう！

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶDeep Learning入門

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演習の手順

model.compile() を使ってモデルをコンパイルしてください。optimizer は 'adam'、loss は 'mean_squared_error' にします。

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 necessary modules
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

# Specify the model
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# Compile the model
____

# Verify that model contains information from compiling
print("Loss function: " + model.loss)

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