その1」で見た重みの数値は、tf.layers.LayerクラスのgetWeights()メソッドで調べることができます。console.log(kernel);});getWeights()はtf.Tensorオブジェクトが入った配列を返すので、tf.TensorオブジェクトからdataSync()かdata()メソッドを呼び出すことで、重みの具体的な数値を得ることができます。dataSync()は同期的に、data()は非同期的に動作します。data()を使用する場合には、返されるPromiseからthen()メソッドを使用します。ここまで見てきたボストンデータセットの場合、重みの数値は、モデルが住宅価格の学習を進めるに当たって、説明変数の各データをどれだけ重要視しているかを表します。具体的に言うと、下図のような数値が得られた場合には、モデルは「幹線道路へのアクセス」を「平均部屋数」よりも重視し、また「学校中退率」はほかのどの属性よりも重視せずに、住宅価格を予想した、ということになります。以降のコードが利用できるのは、linearRegressionModel()で作成した単純なモデルだけです。これは、次のコードで実現できます。長さが12の、浮動小数点数の配列。1つの値が1つの特徴に対応している。オブジェクトのリスト。文字列の特徴名とその重みの値を持つ。kernelの要素数が12個でない場合は、エラーを発生させる。outList;}ui.jsに次のコードを追加します。単純な線形モデルが学習した、重みに関する情報を表示する出力領域を更新する。重みのオブジェクトを、絶対値の降順で並び替える。tf.nextFrame();の前)。updateWeightDescription(weightsList);});そしてmodel.fit()の実行後のupdateStatus(‘訓練終了...’);の後に、次のコードを追加します。1000);この後の例では、次のようなCSSを使用しています。solid;}ブラウザでHTMLファイルを開くと、モデルの訓練が始まり、モデルがどの要因をどれくらい重視して住宅の予想価格を決めようとしているかを、重みの数値を通して知ることができます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。WAAPIに関する注意WAAPIを利用するにはブラウザに特別な設定が必要です。ブラウザの実験的な機能を有効化する方法に書いているので、必ずお読みください。楕円(円)、円弧を描く。APIやTensorFlow.jsについて調べたことを書いています。freebiescafe.com。