次のうち、最初の数エポックでモデルの損失が改善しない原因になりうるものはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Deep Learningで使われる基本概念と用語に慣れ、なぜ今Deep Learningが強力なのかを理解します。簡単なニューラルネットワークを構築し、予測を生成してみましょう。
ニューラルネットワークが出力する予測をどのように最適化するかを学びます。Deep Learningで最も重要な手法のひとつである逆伝播（バックプロパゲーション）を用います。その仕組みを理解することで、コース後半に向けた強固な土台が築けます。
この章では、Kerasライブラリを使って回帰と分類の両方に対応するDeep Learningモデルを構築します。予測に用いるSpecify-Compile-Fitのワークフローを学び、章の終わりには深いニューラルネットワークを構築するために必要な道具がすべてそろいます。
KerasでDeep Learningモデルを最適化する方法を学びます。まずモデルの検証方法を学び、次にモデルキャパシティの概念を理解し、最後に層を広く・深くして性能を比較する実験を行います。
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