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GRU セルは SimpleRNN より優れています

この演習では、コース第1章と同じモデルを再実行し、SimpleRNN セルを GRU セルに置き換えるだけで、モデルの精度を比較します。

SimpleRNN セルを用いた前回のモデルと同様に、このモデルも 10 エポックで学習済みです。モデル同士を比較できるよう、テストデータ (x_test, y_test) と、以前のモデル SimpleRNN_model が環境に読み込まれています。

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)

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演習の手順

  • GRU セルをインポートします。
  • 各モデルのサマリーを表示します。
  • 各モデルの精度を表示します。

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 modules
from tensorflow.keras.layers import ____, Dense

# Print the old and new model summaries
SimpleRNN_model.____
gru_model.____

# Evaluate the models' performance (ignore the loss value)
_, acc_simpleRNN = SimpleRNN_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
_, acc_GRU = gru_model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

# Print the results
print("SimpleRNN model's accuracy:\t{0}".format(____))
print("GRU model's accuracy:\t{0}".format(____))
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