1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
Connected

연습 문제

二値分類モデル

Banknote Authentication データセットの中身がわかったところで、実際に本物と偽物の紙幣を見分けるシンプルなモデルを作っていきます。

出力に単一のニューロンを使って二値分類を行います。データセットには特徴量が4つあるため、入力層は4ニューロンになります。モデルの出力は 0 から 1 の範囲に制約されます。

この出力値は、入力変数が偽のドル紙幣に由来する確率として解釈します。1 に近いほど「偽物である」と確信していることを意味します。

지침

100 XP
  • tensorflow.keras から Sequential モデルと Dense レイヤーをインポートします。
  • シーケンシャルモデルを作成します。
  • input_shape パラメータで4ニューロンの入力層を、sigmoid 活性化で1ニューロンの出力層を追加します。
  • オプティマイザに sgd を指定してモデルをコンパイルします。