kerasの実装方法を解説します。
ディープラーニングの精度向上に役立つ!KerasのLambdaレイヤーによるカスタムレイヤー
KerasにおけるLambdaレイヤーについて解説。カスタムレイヤー作成方法、活用例、標準レイヤーでは実現できない処理などを具体的に説明します。ディープラーニング初心者から中級者まで、Kerasの理解を深めたい方におすすめです。
Kerasで学ぶ!形状変更(Reshape)レイヤーの使い方
機械学習モデルにデータの形状を合わせるためのReshapeレイヤーを、Kerasを用いて解説。Flatten、Permuteなど様々なレイヤーを分かりやすく説明します。
【Kerasリファレンス】Merge(結合)レイヤー
Kerasのディープラーニングで利用できるMerge(結合)レイヤーを纏めました。
【Kerasリファレンス】Pooling(プーリング)レイヤー
Kerasのディープラーニングで利用できるPooling(プーリング)レイヤーを纏めました。
【Kerasリファレンス】正則化(regularization)とドロップアウト(Dropout)
Kerasのディープラーニングで利用できる正則化(regularization)とドロップアウト(Dropout)について纏めました。
【Kerasリファレンス】全結合層(Dense)と活性化関数(Activation)
Kerasのディープラーニングで利用できる全結合層(Dense)と活性化関数(Activation)について纏めました。
【Kerasリファレンス】Convolutional(畳み込み)レイヤー
Kerasのディープラーニングで利用できるConvolutional(畳み込み)レイヤーを纏めました。