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  3. Introduction to TensorFlow in Python
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演習

Keras で学習する

この演習では、手話のアルファベット分類に戻ります。A、B、C、D の4文字の画像が 2000 枚あり、高い精度で分類したいと考えています。モデルの定義、コンパイル、学習まで、問題のすべてのステップを行います。

keras はすでに tensorflow からインポートされています。さらに、特徴量は sign_language_features、目的変数（ラベル）は sign_language_labels として利用できます。

指示

100 XP
  • model という名前の順次型モデルを定義してください。
  • 出力層は Dense、ノード数は 4、活性化関数は softmax に設定してください。
  • オプティマイザに SGD、損失に categorical_crossentropy を指定してモデルをコンパイルしてください。
  • 学習（fit）を完了し、エポック数を 5 に設定してください。