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CNN レイヤーを使う

この演習では、keras.layers.convolutional モジュールの Conv1D と MaxPooling1D レイヤーを用いた事前学習済みモデルを使い、分類タスクでさらに高い精度を達成します。

このアーキテクチャは、分類などの言語モデリングタスクで良い結果を出しており、実際に動かして直感をつかむための追加演習としてここに含めています。

このレイヤー自体は本コースの範囲外のため、すでに学んだ RNN レイヤーと組み合わせてどのように使うかに焦点を当てます。

結果を確認するために、指示に従って進めてください。

この演習はコースの一部です

Kerasで学ぶ言語モデリングのためのRecurrent Neural Networks (RNNs)

コースを見る

演習の手順

  • モデルのアーキテクチャを出力してください。
  • 事前学習済みの重みを読み込んでください。
  • テストデータでモデルを評価してください。

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。

# Print the model summary
model_cnn.____

# Load pre-trained weights
model_cnn.____('model_weights.h5')

# Evaluate the model to get the loss and accuracy values
loss, acc = ____(x_test, y_test, verbose=0)

# Print the loss and accuracy obtained
print("Loss: {0}\nAccuracy: {1}".format(loss, acc))
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