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from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals | |
import tensorflow as tf | |
# MNISTのデータセットを使う | |
mnist = tf.keras.datasets.mnist | |
# データセットをロードする | |
# アンパックして、それぞれtraine_dataとtest_dataに格納 | |
# train_data:60000個、test_data:10000個 | |
(train_data, train_teacher_labels), (test_data, test_teacher_labels) = mnist.load_data() | |
# 正則化 | |
# 0-1の間に分布するように変換 | |
train_data, test_data = train_data / 255.0, test_data / 255.0 | |
# シーケンシャルモデル定義 | |
# 入力層ニューロン数:28x28個 | |
# 中間層ニューロン数:512個、ReLu活性化関数 | |
# ドロップアウト層 | |
# 出力層ニューロン数:10個、ソフトマックス活性化関数、確率へ変換してくれる | |
model = tf.keras.models.Sequential([ | |
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), | |
tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu), | |
tf.keras.layers.Dropout(0.2), | |
tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax) | |
]) | |
# モデルのセットアップ | |
# 最適化アルゴリズム:Adam | |
# 損失関数:sparse_categorical_crossentropy | |
# 評価関数:accuracy | |
model.compile(optimizer='adam', | |
loss='sparse_categorical_crossentropy', | |
metrics=['accuracy']) | |
# 学習 | |
# エポック5回 | |
model.fit(train_data, train_teacher_labels, epochs=5) | |
# 検証 | |
model.evaluate(test_data, test_teacher_labels) |
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