Kerasの入力層と全結合層

Keras で学ぶ高度な Deep Learning

Zach Deane-Mayer

Data Scientist

コース概要

第1章：Keras Functional APIの概要（復習）
第2章：2入力モデル
第3章：3入力モデル
第4章：複数出力

コースデータセット：大学バスケットボールデータ（1989〜2017年）

データセット1：レギュラーシーズン

チームID 1
チームID 2
ホーム／アウェイ
スコア差（チーム1 - チーム2）
チーム1のスコア
チーム2のスコア
勝敗

データセット2：トーナメント試合

データセット1と同じ
シード差も含む

コースデータセット：大学バスケットボールデータ（1989〜2017年）

import pandas as pd
games_season = pd.read_csv('datasets/games_season.csv')
games_season.head()

Out[1]:
   season  team_1  team_2  home  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985    3745    6664     0          17       81       64    1
1    1985     126    7493     1           7       77       70    1
2    1985     288    3593     1           7       63       56    1
3    1985    1846    9881     1          16       70       54    1
4    1985    2675   10298     1          12       86       74    1

games_tourney = pd.read_csv('datasets/games_tourney.csv')
games_tourney.head()

Out[2]:
   season  team_1  team_2  home  seed_diff  score_diff  score_1  score_2  won
0    1985     288      73     0         -3          -9       41       50    0
1    1985    5929      73     0          4           6       61       55    1
2    1985    9884      73     0          5          -4       59       63    0
3    1985      73     288     0          3           9       50       41    1
4    1985    3920     410     0          1          -9       54       63    0

入力と出力

2つの基本要素：

入力層
出力層

入力

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))

入力

from tensorflow.keras.layers import Input
input_tensor = Input(shape=(1,))
print(input_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'")

出力

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)

出力

from tensorflow.keras.layers import Dense
output_layer = Dense(1)
print(output_layer)

<keras.layers.core.dense.Dense object at 0x15df15e80>

入力と出力の接続

from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
input_tensor = Input(shape=(1,))
output_layer = Dense(1)
output_tensor = output_layer(input_tensor)

入力と出力の接続

print(output_tensor)

KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 1), dtype=tf.float32, name=None), name='dense_1/BiasAdd:0', description="created by layer 'dense_1'")

さあ、練習しましょう！

Keras で学ぶ高度な Deep Learning