Kerasの Mnistで深層学習入門 正則化 時間/精度比較
前回の記事は「Mnistで深層学習入門 活性化関数 時間/精度比較」でrelu, tanh, sigmoid, eluのパラメーターでの結果を比較しました。今回の記事は正則化について解説します。 KerasからMnistのデータセットの深層学習モデルを実験します。 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.optimizers import SGD from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt mnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data’, one_hot=True) Extracting MNIST_datatrain-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_datatrain-labels-idx1-ubyte.gz Extracting MNIST_datat10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_datat10k-labels-idx1-ubyte.gz …