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연습 문제

おなじみのモデルにバッチ正規化を適用する

この章の最初の演習で学習した digits データセット を覚えていますか？

出力層で softmax と 10 個のニューロンを使って解いた、多クラス分類の問題でした。

ここでは、各 50 ニューロンの隠れ層を3層持つ、より深いモデルを構築し、層の間にバッチ正規化を挟みます。 kernel_initializer パラメータは、同様の方法で重みを初期化するために使われます。

지침

100 XP
  • tensorflow.keras の layers から BatchNormalization をインポートします。
  • 深いネットワークモデルを構築し、各隠れ層に50 個のニューロンを用いて、層の間にバッチ正規化を追加します。
  • オプティマイザに確率的勾配降下法 sgd を指定してモデルをコンパイルします。