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活性化関数を比較する

活性化関数の比較には少しコードが必要ですが、心配はいりません！

第2章で作成した農場の灌漑機向けのマルチラベルモデルに、さまざまな活性化関数を試してみます。関数 get_model('relu') は、このモデルのコピーを返し、隠れ層に 'relu' 活性化関数を適用します。

いくつかの活性化関数をループで回し、それぞれに対して新しいモデルを生成して学習させます。履歴コールバックをディクショナリに保存しておけば、次の演習でどの活性化関数が最も良かったかを可視化できます！

X_train、y_train、X_test、y_test は、モデルの学習にすぐ使える状態です。

Instruktioner

100 XP
  • 活性化関数の配列に relu、leaky_relu、sigmoid、tanh を追加してください。
  • 各イテレーションで、現在の活性化関数をパラメータとして渡し get_model() から新しいモデルを取得します。
  • 学習用データと validation_data を指定してモデルを学習させ、epochs は 20、verbose は 0 に設定してください。