Keras で NN を構築しており、Theano バックエンドを使用しています。
コード：
cost = ((pred - target)**2).mean()
opt = RMSprop(lr = self.lr, rho = self.rho, epsilon = self.rms_epsilon)
#model -> keras nn
params = self.model.trainable_weights
updates = opt.get_updates(params, [], cost)
self.model.compile(optimizer = opt,loss='mse')
self._train = K.function([S, NS, A, R, T], cost, updates=updates)
上記のパラメーターを使用してこのモデルをコンパイルして保存すると、読み込まれたモデルはトレーニング構成 (損失、最適化) を保持しますか?
K.function(...) メソッドを使用してコスト (損失) を計算するため、これはモデルの構成に何らかの影響を与えますか?
これまでのところ、再開されたモデルの構成が保存されたものと同じかどうかを確認する方法を見つけることができませんでした。それで、ネットワーク構成を印刷して、それが適切に復元されたかどうか、つまり、保存されたのとまったく同じ構成とパラメータで確認する方法はありますか?