機械学習で株トレードを目指す(モデルの作成)

プログラム
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概要は理解できてきたので、各処理内容について細かく確認していきます。
まずは、モデルの作成からになります。

モデルの作成と確認

モデルの作成は「add」でレイヤーを追加していきます。
プログラムとしては難しい部分はありません。どちらかというと「レイヤーをどう組み立てるか?」という考慮が重要になります。

「summary()」で作成したモデルのレイヤーを確認することができます。

model = Sequential()
model.add(InputLayer(input_shape=(784,)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.summary()

最初の「sequential_6」は自動的に作成される名称です。各レイヤーの名前も同様に自動で設定されいます。
エラーメッセージではレイヤー名が表示されますので、summaryで名称を確認しておかないとどのレイヤーでエラーが発生しているのか分からない状態になります。

「Output Shape」は各レイヤーの出力次元になります。
各レイヤーで設定している値になります。

Model: "sequential_6"
=================================================================
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_9 (Dense) (None, 128) 100480
=================================================================
dropout_6 (Dropout) (None, 128) 0
=================================================================
dense_10 (Dense) (None, 10) 1290
=================================================================
Total params: 101,770
Trainable params: 101,770
Non-trainable params: 0

次のステップ

モデルの作成としては特に迷う部分は無いと思います。
「各レイヤーとして何を指定するのか?」「パラメータは何を意味しているのか?」を理解していくことになります。

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