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バイナリ分類問題に次のニューラル ネットワークを適合させると仮定します。

model = Sequential()
model.add(Dense(21, input_dim=19, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(80, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# Fit the model
model.fit(x2, training_target, nb_epoch=10, batch_size=32, verbose=0,validation_split=0.1, shuffle=True,callbacks=[hist])

AdaBoost を使用してニューラル ネットワークをブーストするにはどうすればよいですか? ケラスにはこれのためのコマンドがありますか?

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Keras 自体はアダブーストを実装していません。ただし、Keras モデルは scikit-learn と互換性があるため、おそらくそこから使用できますAdaBoostClassifier: link . あなたがそれをコンパイルしmodelた後、あなたの代わりにインスタンスを使用してください。base_estimatorfitAdaBoostClassifiermodel

fitただし、この方法では、エポック数やbatch_sizeなど、 に渡す引数を使用できないため、デフォルトが使用されます。デフォルトが十分でない場合は、モデルの上に scikit-learn インターフェイスを実装し、適切な引数を に渡す独自のクラスを作成する必要がある場合がありますfit。

于 2016-08-22T16:40:49.367 に答える