目次 1. 学習中のモデルの精度を計測する検証データの導入認識精度の推移を可視化する未学習と過学習2. 精度を改善するための手法を試す学習エポック数を増やすドロップアウトを行う正則化を行うバッチサイズを調整する最適化アルゴリズムを変更するモデルの構造を調整する3. モデルの精度をテストデータで評価する4. 作成したモデルをファイルに書き出す本章で学んだこと このページを閲覧する権限がありません。 会員登録がお済みでない方は、始めに会員登録 (無料) をしてください。 登録する 登録済みの方はログインしてください。 ログイン