Hello nets!
Keras でどれくらい手早くニューラルネットワークを作れるか、感覚をつかむためにシンプルなネットワークを作成します。
ここでは、2つの数値を入力として受け取り、それらを10ユニットの隠れ層に通し、最後に制約のないスカラーを1つ出力するネットワークを構築します。
出力層に活性化関数を設定しなければ、出力は制約のない値になります。 回帰のように、出力に任意の実数値を取り得る性質が必要な問題で便利です。
この演習はコースの一部です
Kerasで学ぶIntroduction to Deep Learning
演習の手順
tensorflow.keras.modelsからSequentialモデルを、tensorflow.keras.layersからDenseレイヤーをインポートします。Sequentialモデルのインスタンスを作成します。- ユニット数10の隠れ
Denseレイヤーを追加し、input_shapeは2ユニットに設定します。 - 最後にユニット数1の出力層を追加し、
summary()でモデルのサマリーを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the Sequential model and Dense layer
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____ import ____
# Create a Sequential model
model = ____
# Add an input layer and a hidden layer with 10 neurons
model.add(Dense(____, input_shape=(____,), activation="relu"))
# Add a 1-neuron output layer
model.add(____)
# Summarise your model
model.____