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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Tce3stUlHN0L"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-06-16T06:45:01.548741Z",
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    },
    "id": "tuOe1ymfHZPu"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MfBg1C5NB3X0"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow Addons Layers: WeightNormalization\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/layers_weightnormalization\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />View on TensorFlow.org</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/addons/blob/master/docs/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />Run in Google Colab</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/addons/blob/master/docs/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />View source on GitHub</a>\n",
    "  </td>\n",
    "  <td>\n",
    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/addons/docs/tutorials/layers_weightnormalization.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Download notebook</a>\n",
    "  </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xHxb-dlhMIzW"
   },
   "source": [
    "## Overview\n",
    "\n",
    "This notebook will demonstrate how to use the Weight Normalization layer and how it can improve convergence.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "KR01t9v_fxbT"
   },
   "source": [
    "# WeightNormalization\n",
    "\n",
    "A Simple Reparameterization to Accelerate Training of Deep Neural Networks:\n",
    "\n",
    "Tim Salimans, Diederik P. Kingma (2016)\n",
    "\n",
    "> By reparameterizing the weights in this way you improve the conditioning of the optimization problem and speed up convergence of stochastic gradient descent. Our reparameterization is inspired by batch normalization but does not introduce any dependencies between the examples in a minibatch. This means that our method can also be applied successfully to recurrent models such as LSTMs and to noise-sensitive applications such as deep reinforcement learning or generative models, for which batch normalization is less well suited. Although our method is much simpler, it still provides much of the speed-up of full batch normalization. In addition, the computational overhead of our method is lower, permitting more optimization steps to be taken in the same amount of time.\n",
    "\n",
    "> https://arxiv.org/abs/1602.07868 \n",
    "\n",
    "<img src=\"https://raw.githubusercontent.com/seanpmorgan/tf-weightnorm/master/static/wrapped-graph.png\" width=\"80%\"><br><br>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MUXex9ctTuDB"
   },
   "source": [
    "## Setup"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-06-16T06:45:01.555295Z",
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     "shell.execute_reply": "2022-06-16T06:45:03.237810Z"
    },
    "id": "CyWHXw9mQ6mp"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting tensorflow-addons\r\n",
      "  Using cached tensorflow_addons-0.17.1-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (1.1 MB)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Collecting typeguard>=2.7\r\n",
      "  Using cached typeguard-2.13.3-py3-none-any.whl (17 kB)\r\n",
      "Requirement already satisfied: packaging in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from tensorflow-addons) (21.3)\r\n",
      "Requirement already satisfied: pyparsing!=3.0.5,>=2.0.2 in /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages (from packaging->tensorflow-addons) (3.0.9)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Installing collected packages: typeguard, tensorflow-addons\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Successfully installed tensorflow-addons-0.17.1 typeguard-2.13.3\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!pip install -U tensorflow-addons"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
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    },
    "id": "OywLbs7EXiE_"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_addons as tfa"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {
    "execution": {
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    },
    "id": "KQMhhq1qXiFF"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "from matplotlib import pyplot as plt"
   ]
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  {
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    },
    "id": "ULWHqMAnTVZD"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hyper Parameters\n",
    "batch_size = 32\n",
    "epochs = 10\n",
    "num_classes=10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fhM0ieDpSnKh"
   },
   "source": [
    "## Build Models"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
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    "id": "7XZXnBYgRPSk"
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   "outputs": [],
   "source": [
    "# Standard ConvNet\n",
    "reg_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax'),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-06-16T06:45:08.585801Z",
     "iopub.status.busy": "2022-06-16T06:45:08.585205Z",
     "iopub.status.idle": "2022-06-16T06:45:08.601818Z",
     "shell.execute_reply": "2022-06-16T06:45:08.601271Z"
    },
    "id": "UZd6V90eR4Gm"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# WeightNorm ConvNet\n",
    "wn_model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(6, 5, activation='relu')),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Conv2D(16, 5, activation='relu')),\n",
    "    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),\n",
    "    tf.keras.layers.Flatten(),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(120, activation='relu')),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(84, activation='relu')),\n",
    "    tfa.layers.WeightNormalization(tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "AA5dti8AS2Y7"
   },
   "source": [
    "## Load Data"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-06-16T06:45:08.605383Z",
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     "shell.execute_reply": "2022-06-16T06:45:12.783854Z"
    },
    "id": "L8Isjc7W8MEn"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "     8192/170498071 [..............................] - ETA: 0s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "   204800/170498071 [..............................] - ETA: 56s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
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      "  1425408/170498071 [..............................] - ETA: 13s"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4628480/170498071 [..............................] - ETA: 6s "
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 10362880/170498071 [>.............................] - ETA: 3s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 16162816/170498071 [=>............................] - ETA: 2s"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 21946368/170498071 [==>...........................] - ETA: 2s"
     ]
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      " 27697152/170498071 [===>..........................] - ETA: 1s"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 33480704/170498071 [====>.........................] - ETA: 1s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 39272448/170498071 [=====>........................] - ETA: 1s"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 45015040/170498071 [======>.......................] - ETA: 1s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 50798592/170498071 [=======>......................] - ETA: 1s"
     ]
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      " 56582144/170498071 [========>.....................] - ETA: 1s"
     ]
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      " 62349312/170498071 [=========>....................] - ETA: 1s"
     ]
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    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()\n",
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    "## Train Models"
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      "  18/1563 [..............................] - ETA: 4s - loss: 2.2946 - accuracy: 0.0903   "
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      " 144/1563 [=>............................] - ETA: 4s - loss: 2.0841 - accuracy: 0.2240"
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      "1563/1563 [==============================] - 7s 4ms/step - loss: 1.6086 - accuracy: 0.4134 - val_loss: 1.3833 - val_accuracy: 0.4965\n"
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      "Epoch 2/10\n"
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      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.3170 - accuracy: 0.5296 - val_loss: 1.2546 - val_accuracy: 0.5553\n"
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      "Epoch 3/10\n"
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      "  19/1563 [..............................] - ETA: 4s - loss: 1.2141 - accuracy: 0.5707"
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      "1561/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.1945 - accuracy: 0.5775"
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      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.1944 - accuracy: 0.5776 - val_loss: 1.1566 - val_accuracy: 0.5922\n"
     ]
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      "Epoch 4/10\n"
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      "   1/1563 [..............................] - ETA: 5s - loss: 1.2532 - accuracy: 0.5625"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  19/1563 [..............................] - ETA: 4s - loss: 1.1317 - accuracy: 0.6003"
     ]
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      "1555/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.1190 - accuracy: 0.6036"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.1192 - accuracy: 0.6033 - val_loss: 1.1554 - val_accuracy: 0.5877\n"
     ]
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      "Epoch 5/10\n"
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      "\r",
      "   1/1563 [..............................] - ETA: 5s - loss: 1.1409 - accuracy: 0.5625"
     ]
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      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.9207 - accuracy: 0.6734 - val_loss: 1.1362 - val_accuracy: 0.6128\n"
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      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.8836 - accuracy: 0.6872 - val_loss: 1.1191 - val_accuracy: 0.6216\n"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1360/1563 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.8547 - accuracy: 0.6959"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1378/1563 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.8549 - accuracy: 0.6959"
     ]
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      "1397/1563 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.8552 - accuracy: 0.6962"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1416/1563 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.8544 - accuracy: 0.6964"
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      "1453/1563 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.8544 - accuracy: 0.6964"
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      "1471/1563 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.8553 - accuracy: 0.6963"
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      "1489/1563 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.8549 - accuracy: 0.6964"
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      "1507/1563 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.8551 - accuracy: 0.6962"
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      "1525/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.8550 - accuracy: 0.6963"
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      "1544/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.8549 - accuracy: 0.6965"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1563/1563 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.8559 - accuracy: 0.6963"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.8559 - accuracy: 0.6963 - val_loss: 1.0973 - val_accuracy: 0.6239\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "reg_model.compile(optimizer='adam', \n",
    "                  loss='categorical_crossentropy',\n",
    "                  metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "reg_history = reg_model.fit(x_train, y_train,\n",
    "                            batch_size=batch_size,\n",
    "                            epochs=epochs,\n",
    "                            validation_data=(x_test, y_test),\n",
    "                            shuffle=True)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-06-16T06:46:05.456453Z",
     "iopub.status.busy": "2022-06-16T06:46:05.455875Z",
     "iopub.status.idle": "2022-06-16T06:47:26.339780Z",
     "shell.execute_reply": "2022-06-16T06:47:26.339094Z"
    },
    "id": "esmMh-5g7wmp"
   },
   "outputs": [
    {
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     "text": [
      "Epoch 1/10\n"
     ]
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      "\r",
      "   1/1563 [..............................] - ETA: 46:03 - loss: 2.5395 - accuracy: 0.0312"
     ]
    },
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      "  13/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.4223 - accuracy: 0.1587   "
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  25/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.2864 - accuracy: 0.1912"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  37/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.2433 - accuracy: 0.1926"
     ]
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      "  49/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 2.2007 - accuracy: 0.2003"
     ]
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      "  61/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 2.1796 - accuracy: 0.2003"
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      "  73/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 2.1474 - accuracy: 0.2080"
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      "  85/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 2.1247 - accuracy: 0.2154"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "  97/1563 [>.............................] - ETA: 6s - loss: 2.0987 - accuracy: 0.2294"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 109/1563 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 2.0812 - accuracy: 0.2345"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 121/1563 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 2.0562 - accuracy: 0.2456"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 133/1563 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 2.0349 - accuracy: 0.2531"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 145/1563 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 2.0223 - accuracy: 0.2547"
     ]
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    {
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     "text": [
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      "1563/1563 [==============================] - 10s 5ms/step - loss: 1.6049 - accuracy: 0.4162 - val_loss: 1.3947 - val_accuracy: 0.4967\n"
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      "1563/1563 [==============================] - 8s 5ms/step - loss: 1.3372 - accuracy: 0.5218 - val_loss: 1.2908 - val_accuracy: 0.5305\n"
     ]
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      "Epoch 3/10\n"
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      "   1/1563 [..............................] - ETA: 8s - loss: 1.0606 - accuracy: 0.5625"
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      "  13/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2350 - accuracy: 0.5529"
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      "  24/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.2069 - accuracy: 0.5560"
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      "1561/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.0801 - accuracy: 0.6158"
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      "1563/1563 [==============================] - 7s 5ms/step - loss: 1.0799 - accuracy: 0.6159 - val_loss: 1.1784 - val_accuracy: 0.5860\n"
     ]
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      "Epoch 6/10\n"
     ]
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      "   1/1563 [..............................] - ETA: 8s - loss: 1.2730 - accuracy: 0.5625"
     ]
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      "  13/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.0104 - accuracy: 0.6659"
     ]
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      "  25/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 1.0275 - accuracy: 0.6550"
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      " 677/1563 [===========>..................] - ETA: 3s - loss: 1.0067 - accuracy: 0.6413"
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      " 689/1563 [============>.................] - ETA: 3s - loss: 1.0062 - accuracy: 0.6415"
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      " 109/1563 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.9269 - accuracy: 0.6737"
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      "1563/1563 [==============================] - 8s 5ms/step - loss: 0.9349 - accuracy: 0.6701 - val_loss: 1.1204 - val_accuracy: 0.6136\n"
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      "1559/1563 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.8954 - accuracy: 0.6830"
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      "1563/1563 [==============================] - 8s 5ms/step - loss: 0.8955 - accuracy: 0.6829 - val_loss: 1.1292 - val_accuracy: 0.6103\n"
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      "Epoch 10/10\n"
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      "  13/1563 [..............................] - ETA: 6s - loss: 0.8559 - accuracy: 0.6899"
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