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  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
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演習

コールバックの組み合わせ

ディープラーニングの学習には時間がかかることがあります。モデルが改善したときに毎回保存し、改善が止まったら学習を打ち切るようにしておくと、学習させるエポック数を過度に気にせずに済みます。保存したモデルはいつでも復元でき、途中から学習を再開することも可能です。

学習用と検証用のデータはワークスペースに X_train、X_test、y_train、y_test として用意されています。

EarlyStopping() と ModelCheckpoint() のコールバックを使って、コンピュータに任せている間にクッキーでも食べに行けるようにしましょう！

指示

100 XP
  • tensorflow.keras から EarlyStopping と ModelCheckpoint の両方のコールバックをインポートします。
  • 'val_accuracy' を監視し、patience を3エポックにした EarlyStopping コールバックを monitor_val_acc として作成します。
  • 最良のモデルを best_banknote_model.hdf5 として保存する ModelCheckpoint コールバックを model_checkpoint として作成します。
  • これらのコールバックをリストで渡し、検証データとして X_test と y_test を指定してモデルを学習させます。