Kerasで正則化技術をどのように使用しますか?
Kerasで正則化技術を利用するには、層にkernel_regularizerパラメーターを設定することで実現できます。具体的な手順は以下の通りです。
- 必要なライブラリをインポートしてください。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras import regularizers
- モデルを作成する。
model = Sequential()
- 層に正則化パラメータを設定する。
model.add(Dense(units=64, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), input_shape=(10,)))
上記の例では、L2正則化が0.01のパラメータで使用されています。他のタイプの正則化、例えばL1正則化やL1L2正則化なども使用することができます。
- モデルをコンパイルしてトレーニングする。
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
上記の手順に従えば、Kerasで正規化技術を使用することができます。