いまココ(6)学習結果の保存(Keras)(7)推測(Keras)基本的に以下をコピペするだけです。2.0.9Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。このページは、(4)モデル学習(Keras)の続きであり、今回は、結果の出力を行っていきます。前回終了時の画面(4)モデル学習(Keras)終了時の、以下のような状態から始めます。Enterを押します。score[1])以下のような画面になります。y_test)の組み合わせを入力して出てきた結果)を返します。詳細はよく分かりませんが、score[0]にlossを、score[1]にaccuracyを持つようなリストを返すようです。lossは、おそらく、x_testの画像10000枚とその正解ラベルy_testのセットを、損失関数に入れたときの値(損失)だと思われます。(ググってもはっきりとした記載は見つけることはできませんでしたが、たぶんそれで間違いないと思います。)KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。方は、次は、(6)学習結果の保存(Keras)に進んでください。accuracyとlossについてaccuracy(全体正解率)予測測に対して答えがどのくらいあってたかAccuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)詳細は以下のページが参考になります。2017-05-17機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編)http://www.procrasist.com/entry/ml-metricskerasのSequentialモデルのevaluateメソッドについてhttps://keras.io/ja/models/sequential/evaluate()関数は、バッチごとにある入力データにおける損失値を計算します。損失関数にx_testとy_testの組み合わせを入力して、その結果を出力します。Kerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。