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  3. Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
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データをもっと増やすべきでしょうか？

作成した digits データセット の model が、より多くの学習サンプルで性能向上するか確認してみましょう！

コード量を最小限にするため、次のものはすでに初期化済みで利用できます。

  • 先ほど作成した model
  • X_train、y_train、X_test、y_test
  • model.get_weights() で保存したモデルの初期重み initial_weights
  • 事前定義された学習サイズのリスト training_sizes
  • loss を監視する事前定義の EarlyStopping コールバック early_stop
  • 評価結果を格納する空リスト train_accs と test_accs

異なる学習サイズでモデルを学習し、X_test で結果を評価してください。 最後に plot_results() で結果をプロットします。

この演習の完全なコードはスライドにあります！

Instrucţiuni

100 XP
  • ループ内で現在評価中の size に従って、学習データの一部を取得します。
  • set_weights() でモデルの重みを initial_weights に戻し、取得した学習データの一部で学習します。コールバックとして early_stop を使用します。
  • 学習データの一部とテストデータのそれぞれについて、精度を評価して保存します。
  • 各学習サイズに対する学習・テスト精度を渡して plot_results() を呼び出します。