今回は、より画像処理に特化したネットワークを構築してみて、その精度検証をします。KerasのGithubにあるexampleのほぼ丸パクリです。前回SimpleRNNによる時系列データの予測を行いましたが、今回はLSTMを用いて時系列データの予測を行ってみます。間違った画像を確認してみようこんにちは。coordinatorの清水秀樹です。以前からモデル評価時に間違った画像を確認してみたいと思っていたため、今回改めて実装してみました。Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。loss(訓練データの損失)が下がっていることが視覚的に分かります。気になるのがval_loss(検証データの損失)は下がっていないことです。acc(訓練データの精度)は回数を重ねる毎にval_acc(検証データの精度)が上がっていることが分かります。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。作図をしなくても、モデルの設計者は構造を理解していることでしょう。使うとモデルを画像として保存できる。同じでありがたみがないがもっと複雑なモデルだと図の方がわかりやすそう。