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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xLOXFOT5Q40E"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:46:25.300005Z",
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    },
    "id": "iiQkM5ZgQ8r2"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\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": "j6331ZSsQGY3"
   },
   "source": [
    "# MNIST の分類"
   ]
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   "metadata": {
    "id": "i9Jcnb8bQQyd"
   },
   "source": [
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/quantum/tutorials/mnist\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org で表示</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/quantum/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"> Google Colab で実行</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/quantum/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub でソースを表示{</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/quantum/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">ノートブックをダウンロード/a0}</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "udLObUVeGfTs"
   },
   "source": [
    "このチュートリアルでは、簡略化された MNIST バージョンを分類する、<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al</a> で使用されたアプローチに似た量子ニューラルネットワーク（QNN）を構築し、古典的なデータ問題における量子ニューラルネットワークのパフォーマンスを従来のニューラルネットワークと比較します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "X35qHdh5Gzqg"
   },
   "source": [
    "## セットアップ"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
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    },
    "id": "TorxE5tnkvb2"
   },
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   "source": [
    "!pip install -q tensorflow==2.3.1"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "FxkQA6oblNqI"
   },
   "source": [
    "TensorFlow Quantum をインストールします。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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   "metadata": {
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     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:46:56.844592Z"
    },
    "id": "saFHsRDpkvkH"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q tensorflow-quantum"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "hdgMMZEBGqyl"
   },
   "source": [
    "次に、TensorFlow とモジュールの依存関係をインポートします。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:46:56.852104Z",
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     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:05.464928Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:05.464302Z"
    },
    "id": "enZ300Bflq80"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_quantum as tfq\n",
    "\n",
    "import cirq\n",
    "import sympy\n",
    "import numpy as np\n",
    "import seaborn as sns\n",
    "import collections\n",
    "\n",
    "# visualization tools\n",
    "%matplotlib inline\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "from cirq.contrib.svg import SVGCircuit"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "b08Mmbs8lr81"
   },
   "source": [
    "## 1. データを読み込む\n",
    "\n",
    "このチュートリアルでは、<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> に従って、数字の 3 と 6 を区別する二項分類器を構築します。このセクションでは、次を行うデータ処理を説明します。\n",
    "\n",
    "- Keras から生データを読み込みます。\n",
    "- データセットを 3 と 6 に絞り込みます。\n",
    "- 画像が量子コンピュータに適合するように、画像を縮小します。\n",
    "- 矛盾するサンプルを取り除きます。\n",
    "- バイナリ画像を Cirq 回路に変換します。\n",
    "- Cirq 回路を TensorFlow Quantum 回路に変換します。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "pDUdGxn-ojgy"
   },
   "source": [
    "### 1.1 生データを読み込む"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xZyGXlaKojgz"
   },
   "source": [
    "Keras で配布された MNIST データセットを読み込みます。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:05.471139Z",
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     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:05.957900Z"
    },
    "id": "d9OSExvCojg0"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of original training examples: 60000\n",
      "Number of original test examples: 10000\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()\n",
    "\n",
    "# Rescale the images from [0,255] to the [0.0,1.0] range.\n",
    "x_train, x_test = x_train[..., np.newaxis]/255.0, x_test[..., np.newaxis]/255.0\n",
    "\n",
    "print(\"Number of original training examples:\", len(x_train))\n",
    "print(\"Number of original test examples:\", len(x_test))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "fZpbygdGojg3"
   },
   "source": [
    "3 と 6 の数字のみを保持してほかのクラスを取り除くように、データセットを絞り込みます。同時に、`3` を `True`、6 を `False` というように、ラベル `y` をブール型に変換します。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:05.963956Z",
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     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:05.965626Z"
    },
    "id": "hOw68cCZojg4"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def filter_36(x, y):\n",
    "    keep = (y == 3) | (y == 6)\n",
    "    x, y = x[keep], y[keep]\n",
    "    y = y == 3\n",
    "    return x,y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:05.970387Z",
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    },
    "id": "p-XEU8egGL6q"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of filtered training examples: 12049\n",
      "Number of filtered test examples: 1968\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "x_train, y_train = filter_36(x_train, y_train)\n",
    "x_test, y_test = filter_36(x_test, y_test)\n",
    "\n",
    "print(\"Number of filtered training examples:\", len(x_train))\n",
    "print(\"Number of filtered test examples:\", len(x_test))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3wyiaP0Xojg_"
   },
   "source": [
    "最初のサンプルを表示します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.026032Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.025368Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:06.201465Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:06.201946Z"
    },
    "id": "j5STP7MbojhA"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "True\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x7fd20ebb9978>"
      ]
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     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
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    "### 1.2 画像を縮小する"
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    "現在の量子コンピュータでは、画像サイズ 28x28 は大きすぎるため、4x4 に縮小します。"
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    "サイズ変更を行ったら、もう一度最初のサンプルを表示します。 "
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      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 2 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
     "output_type": "display_data"
    }
   ],
   "source": [
    "print(y_train[0])\n",
    "\n",
    "plt.imshow(x_train_small[0,:,:,0], vmin=0, vmax=1)\n",
    "plt.colorbar()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "gGeF1_qtojhK"
   },
   "source": [
    "### 1.3 矛盾するサンプルを取り除く"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "7ZLkq2yeojhL"
   },
   "source": [
    "<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> の *3.3 Learning to Distinguish Digits* セクションに説明されているように、データセットから両方のクラスに属するラベルが付けられた画像を取り除きます。\n",
    "\n",
    "これは標準的な機械学習の手順ではありませんが、論文の手順に従う目的で追加している手順です。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.487486Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.486742Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:06.489092Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:06.488486Z"
    },
    "id": "LqOPW0C7ojhL"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def remove_contradicting(xs, ys):\n",
    "    mapping = collections.defaultdict(set)\n",
    "    # Determine the set of labels for each unique image:\n",
    "    for x,y in zip(xs,ys):\n",
    "       mapping[tuple(x.flatten())].add(y)\n",
    "    \n",
    "    new_x = []\n",
    "    new_y = []\n",
    "    for x,y in zip(xs, ys):\n",
    "      labels = mapping[tuple(x.flatten())]\n",
    "      if len(labels) == 1:\n",
    "          new_x.append(x)\n",
    "          new_y.append(list(labels)[0])\n",
    "      else:\n",
    "          # Throw out images that match more than one label.\n",
    "          pass\n",
    "    \n",
    "    num_3 = sum(1 for value in mapping.values() if True in value)\n",
    "    num_6 = sum(1 for value in mapping.values() if False in value)\n",
    "    num_both = sum(1 for value in mapping.values() if len(value) == 2)\n",
    "\n",
    "    print(\"Number of unique images:\", len(mapping.values()))\n",
    "    print(\"Number of 3s: \", num_3)\n",
    "    print(\"Number of 6s: \", num_6)\n",
    "    print(\"Number of contradictory images: \", num_both)\n",
    "    print()\n",
    "    print(\"Initial number of examples: \", len(xs))\n",
    "    print(\"Remaining non-contradictory examples: \", len(new_x))\n",
    "    \n",
    "    return np.array(new_x), np.array(new_y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "VMOiJfz_ojhP"
   },
   "source": [
    "取り除いた結果の数量は、レポートされている値に密に一致していませんが、これは正確な手順が指定されていないためです。\n",
    "\n",
    "また、この時点で、矛盾するサンプルをフィルタリングすることで、矛盾するトレーニングサンプルがモデルに絶対に送られないということではありません。次のデータの二項化のステップでは、さらに競合が発生します。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.493343Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.492650Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:06.626248Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:06.625598Z"
    },
    "id": "zpnsAssWojhP"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of unique images: 10387\n",
      "Number of 3s:  4961\n",
      "Number of 6s:  5475\n",
      "Number of contradictory images:  49\n",
      "\n",
      "Initial number of examples:  12049\n",
      "Remaining non-contradictory examples:  11520\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "x_train_nocon, y_train_nocon = remove_contradicting(x_train_small, y_train)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "SlJ5NVaPojhT"
   },
   "source": [
    "### 1.3 データを量子回路としてエンコードする\n",
    "\n",
    "<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> は、量子コンピュータを使って画像を処理するには、ピクセルの値に応じた状態で、各ピクセルをキュービットで表現するように提案しています。最初のステップでは、バイナリエンコーディングへの変換を行います。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.634471Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.633757Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:06.637261Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:06.636707Z"
    },
    "id": "1z8J7OyDojhV"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "THRESHOLD = 0.5\n",
    "\n",
    "x_train_bin = np.array(x_train_nocon > THRESHOLD, dtype=np.float32)\n",
    "x_test_bin = np.array(x_test_small > THRESHOLD, dtype=np.float32)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "SlJ5NVaPojhU"
   },
   "source": [
    "この時点で矛盾した画像を取り除く場合、193 個しか画像が残らず、これでは有効なトレーニングを行える数量とは言えません。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.641530Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.640855Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:06.736668Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:06.736095Z"
    },
    "id": "1z8J7OyDojhW"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Number of unique images: 193\n",
      "Number of 3s:  124\n",
      "Number of 6s:  113\n",
      "Number of contradictory images:  44\n",
      "\n",
      "Initial number of examples:  11520\n",
      "Remaining non-contradictory examples:  3731\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "_ = remove_contradicting(x_train_bin, y_train_nocon)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "oLyxS9KlojhZ"
   },
   "source": [
    "しきい値を超える値を持つピクセルインデックスのキュービットは、$X$ ゲートを介して循環します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:06.863174Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:06.824492Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:08.736770Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:08.736090Z"
    },
    "id": "aOu_3-3ZGL61"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def convert_to_circuit(image):\n",
    "    \"\"\"Encode truncated classical image into quantum datapoint.\"\"\"\n",
    "    values = np.ndarray.flatten(image)\n",
    "    qubits = cirq.GridQubit.rect(4, 4)\n",
    "    circuit = cirq.Circuit()\n",
    "    for i, value in enumerate(values):\n",
    "        if value:\n",
    "            circuit.append(cirq.X(qubits[i]))\n",
    "    return circuit\n",
    "\n",
    "\n",
    "x_train_circ = [convert_to_circuit(x) for x in x_train_bin]\n",
    "x_test_circ = [convert_to_circuit(x) for x in x_test_bin]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "zSCXqzOzojhd"
   },
   "source": [
    "これは最初のサンプルに作成された回路です（回路図には、ゼロゲートのキュービットは表示されていません）。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:08.750010Z",
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     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:08.788872Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:08.789550Z"
    },
    "id": "w3POmUEUojhe"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans.\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "image/svg+xml": [
       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=\"169.517734375\" height=\"100.0\"><line x1=\"34.7588671875\" x2=\"139.517734375\" y1=\"25.0\" y2=\"25.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"34.7588671875\" x2=\"139.517734375\" y1=\"75.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><rect x=\"10.0\" y=\"5.0\" width=\"49.517734375\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"34.7588671875\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(2, 2): </text><rect x=\"10.0\" y=\"55.0\" width=\"49.517734375\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"34.7588671875\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(3, 1): </text><rect x=\"79.517734375\" y=\"5.0\" width=\"40\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"99.517734375\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"18px\" font-family=\"Arial\">X</text><rect x=\"79.517734375\" y=\"55.0\" width=\"40\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"99.517734375\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"18px\" font-family=\"Arial\">X</text></svg>"
      ],
      "text/plain": [
       "<cirq.contrib.svg.svg.SVGCircuit at 0x7fd18c27d2b0>"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "SVGCircuit(x_train_circ[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "AEQMxCcBojhg"
   },
   "source": [
    "この回路を、画像の値がしきい値を超えるインデックスを比較します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:08.795189Z",
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     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:08.797014Z"
    },
    "id": "TBIsiXdtojhh"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[2, 2],\n",
       "       [3, 1]])"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "bin_img = x_train_bin[0,:,:,0]\n",
    "indices = np.array(np.where(bin_img)).T\n",
    "indices"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "mWZ24w1Oojhk"
   },
   "source": [
    "これらの `Cirq` 回路を `tfq` のテンソルに変換します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:08.841947Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:08.836937Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:12.946481Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:12.945795Z"
    },
    "id": "IZStEMk4ojhk"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "x_train_tfcirc = tfq.convert_to_tensor(x_train_circ)\n",
    "x_test_tfcirc = tfq.convert_to_tensor(x_test_circ)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "4USiqeOqGL67"
   },
   "source": [
    "## 2. 量子ニューラルネットワーク\n",
    "\n",
    "画像を分類する量子回路構造に関するガイダンスはほとんどありません。分類は読み出されるキュービットの期待に基づいて行われるため、<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> は、2 つのキュービットゲートを使用して、読み出しキュービットが必ず作用されるようにすることを提案しています。これはある意味、ピクセル全体に小さな<a href=\"https://arxiv.org/abs/1511.06464\" class=\"external\">ユニタリ RNN</a>を実行することに似ています。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "knIzawEeojho"
   },
   "source": [
    "### 2.1 モデル回路を構築する\n",
    "\n",
    "次の例では、このレイヤー化アプローチを説明しています。各レイヤーは同一ゲートの *n* 個のインスタンスを使用しており、各データキュービットは読み出しキュービットに影響を与えています。\n",
    "\n",
    "ゲートのレイヤーを回路に追加する簡単なクラスから始めましょう。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:12.953327Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:12.952536Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:12.954836Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:12.954293Z"
    },
    "id": "-hjxxgU5ojho"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "class CircuitLayerBuilder():\n",
    "    def __init__(self, data_qubits, readout):\n",
    "        self.data_qubits = data_qubits\n",
    "        self.readout = readout\n",
    "    \n",
    "    def add_layer(self, circuit, gate, prefix):\n",
    "        for i, qubit in enumerate(self.data_qubits):\n",
    "            symbol = sympy.Symbol(prefix + '-' + str(i))\n",
    "            circuit.append(gate(qubit, self.readout)**symbol)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Sjo5hANFojhr"
   },
   "source": [
    "サンプル回路レイヤーを構築して、どのようになるかを確認します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:12.963467Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:12.962794Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:13.091614Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:13.092053Z"
    },
    "id": "SzXWOpUGojhs"
   },
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "image/svg+xml": [
       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=\"522.59953125\" height=\"250.0\"><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"25.0\" y2=\"25.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"75.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"125.0\" y2=\"125.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"175.0\" y2=\"175.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"225.0\" y2=\"225.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"129.99353515625\" x2=\"129.99353515625\" y1=\"25.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"230.73810546875004\" x2=\"230.73810546875004\" y1=\"25.0\" y2=\"125.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"331.48267578125007\" x2=\"331.48267578125007\" y1=\"25.0\" y2=\"175.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"432.22724609375007\" x2=\"432.22724609375007\" y1=\"25.0\" y2=\"225.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><rect x=\"10.0\" y=\"5.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(-1, -1): </text><rect x=\"10.0\" y=\"55.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(0, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"105.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"125.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(1, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"155.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"175.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(2, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"205.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"225.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">(3, 0): </text><rect x=\"89.62125\" y=\"55.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"129.99353515625\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX^(xx-0)</text><rect x=\"89.62125\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"129.99353515625\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX</text><rect x=\"190.36582031250003\" y=\"105.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"230.73810546875004\" y=\"125.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX^(xx-1)</text><rect x=\"190.36582031250003\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"230.73810546875004\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX</text><rect x=\"291.11039062500004\" y=\"155.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"331.48267578125007\" y=\"175.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX^(xx-2)</text><rect x=\"291.11039062500004\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"331.48267578125007\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX</text><rect x=\"391.85496093750004\" y=\"205.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"432.22724609375007\" y=\"225.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX^(xx-3)</text><rect x=\"391.85496093750004\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"432.22724609375007\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\" font-family=\"Arial\">XX</text></svg>"
      ],
      "text/plain": [
       "<cirq.contrib.svg.svg.SVGCircuit at 0x7fd18c275da0>"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "demo_builder = CircuitLayerBuilder(data_qubits = cirq.GridQubit.rect(4,1),\n",
    "                                   readout=cirq.GridQubit(-1,-1))\n",
    "\n",
    "circuit = cirq.Circuit()\n",
    "demo_builder.add_layer(circuit, gate = cirq.XX, prefix='xx')\n",
    "SVGCircuit(circuit)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "T-QhPE1pojhu"
   },
   "source": [
    "では、2 レイヤーモデルを構築しましょう。 データ回路サイズに一致するようにし、準備と読み出し演算を含めます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:13.098934Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:13.098236Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:13.100221Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:13.099728Z"
    },
    "id": "JiALbpwRGL69"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def create_quantum_model():\n",
    "    \"\"\"Create a QNN model circuit and readout operation to go along with it.\"\"\"\n",
    "    data_qubits = cirq.GridQubit.rect(4, 4)  # a 4x4 grid.\n",
    "    readout = cirq.GridQubit(-1, -1)         # a single qubit at [-1,-1]\n",
    "    circuit = cirq.Circuit()\n",
    "    \n",
    "    # Prepare the readout qubit.\n",
    "    circuit.append(cirq.X(readout))\n",
    "    circuit.append(cirq.H(readout))\n",
    "    \n",
    "    builder = CircuitLayerBuilder(\n",
    "        data_qubits = data_qubits,\n",
    "        readout=readout)\n",
    "\n",
    "    # Then add layers (experiment by adding more).\n",
    "    builder.add_layer(circuit, cirq.XX, \"xx1\")\n",
    "    builder.add_layer(circuit, cirq.ZZ, \"zz1\")\n",
    "\n",
    "    # Finally, prepare the readout qubit.\n",
    "    circuit.append(cirq.H(readout))\n",
    "\n",
    "    return circuit, cirq.Z(readout)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:13.117552Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:13.116825Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:13.118922Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:13.118424Z"
    },
    "id": "2QZvVh7vojhx"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model_circuit, model_readout = create_quantum_model()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "LY7vbY6yfABE"
   },
   "source": [
    "### 2.2 tfq-keras モデルでモデル回路をラップする\n",
    "\n",
    "量子コンポーネントで Keras モデルを構築します。このモデルには、古典的なデータをエンコードする「量子データ」が `x_train_circ` からフィードされます。*パラメータ化された量子回路*レイヤーの `tfq.layers.PQC` を使用して、量子データでモデル回路をトレーニングするモデルです。\n",
    "\n",
    "<a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> は、画像を分類するには、パラメータ化された回路で読み出しキュービットの期待値を使用することを提案しています。期待値は、1 から -1 の値です。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:13.125437Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:13.123050Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.138442Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.138925Z"
    },
    "id": "ZYdf_KOxojh0"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Build the Keras model.\n",
    "model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    # The input is the data-circuit, encoded as a tf.string\n",
    "    tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string),\n",
    "    # The PQC layer returns the expected value of the readout gate, range [-1,1].\n",
    "    tfq.layers.PQC(model_circuit, model_readout),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "jz-FbVc9ojh3"
   },
   "source": [
    "次に、`compile` メソッドを使用して、モデルにトレーニング手順を指定します。\n",
    "\n",
    "期待される読み出しは `[-1,1]` の範囲であるため、ヒンジ損失を最適化すると、ある程度自然な適合となります。\n",
    "\n",
    "注意: もう 1 つの有効なアプローチとして、出力範囲を `[0,1]` にシフトし、モデルがクラス `3` に割りてる確率として扱う方法があります。これは、標準的な`tf.losses.BinaryCrossentropy` 損失で使用することができます。\n",
    "\n",
    "ここでヒンジ損失を使用するには、小さな調整を 2 つ行う必要があります。まず、ラベル `y_train_nocon` をブール型からヒンジ損失が期待する `[-1,1]` に変換することです。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.144266Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.143270Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.145667Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.146100Z"
    },
    "id": "CgMNkC1Fojh5"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "y_train_hinge = 2.0*y_train_nocon-1.0\n",
    "y_test_hinge = 2.0*y_test-1.0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "5nwnveDiojh7"
   },
   "source": [
    "次に、`[-1, 1]` を `y_true` ラベル引数として正しく処理するカスタムの `hinge_accuracy` メトリックを使用します。`tf.losses.BinaryAccuracy(threshold=0.0)` は `y_true` がブール型であることを期待するため、ヒンジ損失とは使用できません。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.152616Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.151434Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.154049Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.153410Z"
    },
    "id": "3XKtZ_TEojh8"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def hinge_accuracy(y_true, y_pred):\n",
    "    y_true = tf.squeeze(y_true) > 0.0\n",
    "    y_pred = tf.squeeze(y_pred) > 0.0\n",
    "    result = tf.cast(y_true == y_pred, tf.float32)\n",
    "\n",
    "    return tf.reduce_mean(result)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.165022Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.163932Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.181630Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.181097Z"
    },
    "id": "FlpETlLRojiA"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model.compile(\n",
    "    loss=tf.keras.losses.Hinge(),\n",
    "    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
    "    metrics=[hinge_accuracy])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.187525Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.186673Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.190129Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.189639Z"
    },
    "id": "jkHq2RstojiC"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Model: \"sequential\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "pqc (PQC)                    (None, 1)                 32        \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 32\n",
      "Trainable params: 32\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "None\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(model.summary())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "lsuOzDYblA9s"
   },
   "source": [
    "### 量子モデルをトレーニングする\n",
    "\n",
    "では、モデルをトレーニングしましょう。これには約 45 分かかりますが、その時間を待てない方は、小規模なデータのサブセット（以下の`NUM_EXAMPLES=500` セット）を使用するとよいでしょう。トレーニング時のモデルの進捗にあまり影響はありません（パラメータは 32 しかなく、これらを制約する上であまりデータは必要ありません）。サンプル数を減らすことでトレーニングを早めに（5 分程度）終わらせることができますが、検証ログに進捗状況を示すには十分な長さです。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 28,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.194907Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.193896Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.196533Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.196052Z"
    },
    "id": "n8vuQpSLlBV2"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "EPOCHS = 3\n",
    "BATCH_SIZE = 32\n",
    "\n",
    "NUM_EXAMPLES = len(x_train_tfcirc)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.201127Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.200210Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:47:14.202991Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:47:14.202517Z"
    },
    "id": "qJnNG-3JojiI"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "x_train_tfcirc_sub = x_train_tfcirc[:NUM_EXAMPLES]\n",
    "y_train_hinge_sub = y_train_hinge[:NUM_EXAMPLES]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "QMSdgGC1GL7D"
   },
   "source": [
    "このモデルを収束までトレーニングすると、テストセットにおいて 85% を超える精度が達成されます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:47:14.211232Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:47:14.208064Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:12.617657Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:12.616947Z"
    },
    "id": "Ya9qP3KkojiM"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/3\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "  1/360 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.9947 - hinge_accuracy: 0.5938"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\r",
      "  2/360 [..............................] - ETA: 1:16 - loss: 0.9937 - hinge_accuracy: 0.5625"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  3/360 [..............................] - ETA: 1:42 - loss: 0.9981 - hinge_accuracy: 0.5104"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  4/360 [..............................] - ETA: 1:54 - loss: 0.9956 - hinge_accuracy: 0.5469"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  5/360 [..............................] - ETA: 2:01 - loss: 0.9944 - hinge_accuracy: 0.5562"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  6/360 [..............................] - ETA: 2:06 - loss: 0.9937 - hinge_accuracy: 0.5573"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  7/360 [..............................] - ETA: 2:10 - loss: 0.9936 - hinge_accuracy: 0.5580"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  8/360 [..............................] - ETA: 2:12 - loss: 0.9933 - hinge_accuracy: 0.5586"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      "  9/360 [..............................] - ETA: 2:14 - loss: 0.9930 - hinge_accuracy: 0.5625"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 10/360 [..............................] - ETA: 2:15 - loss: 0.9929 - hinge_accuracy: 0.5625"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 11/360 [..............................] - ETA: 2:16 - loss: 0.9933 - hinge_accuracy: 0.5568"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 12/360 [>.............................] - ETA: 2:17 - loss: 0.9923 - hinge_accuracy: 0.5729"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 13/360 [>.............................] - ETA: 2:17 - loss: 0.9918 - hinge_accuracy: 0.5841"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 14/360 [>.............................] - ETA: 2:17 - loss: 0.9918 - hinge_accuracy: 0.5893"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\r",
      " 15/360 [>.............................] - ETA: 2:18 - loss: 0.9907 - hinge_accuracy: 0.6042"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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      "158/360 [============>.................] - ETA: 1:25 - loss: 0.8605 - hinge_accuracy: 0.7468"
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      "260/360 [====================>.........] - ETA: 42s - loss: 0.7025 - hinge_accuracy: 0.7987"
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      "261/360 [====================>.........] - ETA: 42s - loss: 0.7011 - hinge_accuracy: 0.7991"
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      "314/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.6440 - hinge_accuracy: 0.8135"
     ]
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      "315/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.6435 - hinge_accuracy: 0.8136"
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      "316/360 [=========================>....] - ETA: 18s - loss: 0.6427 - hinge_accuracy: 0.8139"
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      "317/360 [=========================>....] - ETA: 18s - loss: 0.6425 - hinge_accuracy: 0.8138"
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      "318/360 [=========================>....] - ETA: 17s - loss: 0.6417 - hinge_accuracy: 0.8140"
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      "319/360 [=========================>....] - ETA: 17s - loss: 0.6411 - hinge_accuracy: 0.8140"
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      "320/360 [=========================>....] - ETA: 16s - loss: 0.6407 - hinge_accuracy: 0.8140"
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      "341/360 [===========================>..] - ETA: 8s - loss: 0.6235 - hinge_accuracy: 0.8180"
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      "360/360 [==============================] - 157s 437ms/step - loss: 0.6086 - hinge_accuracy: 0.8227 - val_loss: 0.3569 - val_hinge_accuracy: 0.8992\n"
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      "Epoch 2/3\n"
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      "  1/360 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4721 - hinge_accuracy: 0.7812"
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      "  2/360 [..............................] - ETA: 1:16 - loss: 0.3452 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      "  3/360 [..............................] - ETA: 1:42 - loss: 0.3641 - hinge_accuracy: 0.8750"
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      "  4/360 [..............................] - ETA: 1:54 - loss: 0.3401 - hinge_accuracy: 0.8906"
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      " 34/360 [=>............................] - ETA: 2:11 - loss: 0.3475 - hinge_accuracy: 0.8842"
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      " 35/360 [=>............................] - ETA: 2:11 - loss: 0.3495 - hinge_accuracy: 0.8848"
     ]
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      " 36/360 [==>...........................] - ETA: 2:11 - loss: 0.3500 - hinge_accuracy: 0.8854"
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      " 37/360 [==>...........................] - ETA: 2:10 - loss: 0.3499 - hinge_accuracy: 0.8851"
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      " 38/360 [==>...........................] - ETA: 2:10 - loss: 0.3483 - hinge_accuracy: 0.8857"
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      " 39/360 [==>...........................] - ETA: 2:10 - loss: 0.3455 - hinge_accuracy: 0.8854"
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      " 40/360 [==>...........................] - ETA: 2:09 - loss: 0.3487 - hinge_accuracy: 0.8828"
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      " 41/360 [==>...........................] - ETA: 2:09 - loss: 0.3522 - hinge_accuracy: 0.8819"
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      " 56/360 [===>..........................] - ETA: 2:04 - loss: 0.3481 - hinge_accuracy: 0.8828"
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      " 57/360 [===>..........................] - ETA: 2:03 - loss: 0.3477 - hinge_accuracy: 0.8832"
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      " 58/360 [===>..........................] - ETA: 2:03 - loss: 0.3506 - hinge_accuracy: 0.8820"
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      " 59/360 [===>..........................] - ETA: 2:03 - loss: 0.3497 - hinge_accuracy: 0.8829"
     ]
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      " 60/360 [====>.........................] - ETA: 2:02 - loss: 0.3486 - hinge_accuracy: 0.8833"
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      "116/360 [========>.....................] - ETA: 1:40 - loss: 0.3338 - hinge_accuracy: 0.8939"
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      "121/360 [=========>....................] - ETA: 1:38 - loss: 0.3351 - hinge_accuracy: 0.8931"
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      "122/360 [=========>....................] - ETA: 1:37 - loss: 0.3351 - hinge_accuracy: 0.8927"
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      "278/360 [======================>.......] - ETA: 33s - loss: 0.3431 - hinge_accuracy: 0.8884"
     ]
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      "279/360 [======================>.......] - ETA: 33s - loss: 0.3431 - hinge_accuracy: 0.8884"
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      "282/360 [======================>.......] - ETA: 32s - loss: 0.3429 - hinge_accuracy: 0.8884"
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      "283/360 [======================>.......] - ETA: 31s - loss: 0.3431 - hinge_accuracy: 0.8884"
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      "284/360 [======================>.......] - ETA: 31s - loss: 0.3431 - hinge_accuracy: 0.8883"
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      "287/360 [======================>.......] - ETA: 30s - loss: 0.3423 - hinge_accuracy: 0.8888"
     ]
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      "288/360 [=======================>......] - ETA: 29s - loss: 0.3421 - hinge_accuracy: 0.8890"
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      "289/360 [=======================>......] - ETA: 29s - loss: 0.3421 - hinge_accuracy: 0.8889"
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      "293/360 [=======================>......] - ETA: 27s - loss: 0.3417 - hinge_accuracy: 0.8888"
     ]
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      "294/360 [=======================>......] - ETA: 27s - loss: 0.3417 - hinge_accuracy: 0.8888"
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      "295/360 [=======================>......] - ETA: 26s - loss: 0.3418 - hinge_accuracy: 0.8887"
     ]
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      "297/360 [=======================>......] - ETA: 26s - loss: 0.3414 - hinge_accuracy: 0.8889"
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      "298/360 [=======================>......] - ETA: 25s - loss: 0.3411 - hinge_accuracy: 0.8892"
     ]
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      "299/360 [=======================>......] - ETA: 25s - loss: 0.3413 - hinge_accuracy: 0.8891"
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      "300/360 [========================>.....] - ETA: 24s - loss: 0.3414 - hinge_accuracy: 0.8890"
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      "301/360 [========================>.....] - ETA: 24s - loss: 0.3418 - hinge_accuracy: 0.8888"
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      "305/360 [========================>.....] - ETA: 22s - loss: 0.3414 - hinge_accuracy: 0.8889"
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      "306/360 [========================>.....] - ETA: 22s - loss: 0.3415 - hinge_accuracy: 0.8888"
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      "307/360 [========================>.....] - ETA: 21s - loss: 0.3418 - hinge_accuracy: 0.8885"
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      "310/360 [========================>.....] - ETA: 20s - loss: 0.3410 - hinge_accuracy: 0.8890"
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      "311/360 [========================>.....] - ETA: 20s - loss: 0.3408 - hinge_accuracy: 0.8890"
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      "314/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.3407 - hinge_accuracy: 0.8885"
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      "316/360 [=========================>....] - ETA: 18s - loss: 0.3402 - hinge_accuracy: 0.8886"
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      "336/360 [===========================>..] - ETA: 9s - loss: 0.3407 - hinge_accuracy: 0.8881 "
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      "338/360 [===========================>..] - ETA: 9s - loss: 0.3409 - hinge_accuracy: 0.8879"
     ]
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      "343/360 [===========================>..] - ETA: 7s - loss: 0.3406 - hinge_accuracy: 0.8880"
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      "358/360 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3386 - hinge_accuracy: 0.8885"
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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\b\b\b\b\r",
      "359/360 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3386 - hinge_accuracy: 0.8884"
     ]
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      "360/360 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.3384 - hinge_accuracy: 0.8885"
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      "360/360 [==============================] - 154s 427ms/step - loss: 0.3384 - hinge_accuracy: 0.8885 - val_loss: 0.3415 - val_hinge_accuracy: 0.8634\n"
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      "  2/360 [..............................] - ETA: 1:13 - loss: 0.4465 - hinge_accuracy: 0.7969"
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      "  3/360 [..............................] - ETA: 1:38 - loss: 0.3855 - hinge_accuracy: 0.8333"
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      "  4/360 [..............................] - ETA: 1:49 - loss: 0.3506 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      "  5/360 [..............................] - ETA: 1:56 - loss: 0.3523 - hinge_accuracy: 0.8625"
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      "  6/360 [..............................] - ETA: 2:01 - loss: 0.3782 - hinge_accuracy: 0.8542"
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      "  8/360 [..............................] - ETA: 2:07 - loss: 0.4063 - hinge_accuracy: 0.8359"
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      " 25/360 [=>............................] - ETA: 2:28 - loss: 0.3579 - hinge_accuracy: 0.8575"
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      " 26/360 [=>............................] - ETA: 2:27 - loss: 0.3579 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      " 29/360 [=>............................] - ETA: 2:25 - loss: 0.3535 - hinge_accuracy: 0.8621"
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      " 50/360 [===>..........................] - ETA: 2:15 - loss: 0.3391 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      " 58/360 [===>..........................] - ETA: 2:11 - loss: 0.3348 - hinge_accuracy: 0.8842"
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      " 61/360 [====>.........................] - ETA: 2:10 - loss: 0.3337 - hinge_accuracy: 0.8847"
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      "156/360 [============>.................] - ETA: 1:28 - loss: 0.3311 - hinge_accuracy: 0.8842"
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      "158/360 [============>.................] - ETA: 1:27 - loss: 0.3307 - hinge_accuracy: 0.8843"
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      "247/360 [===================>..........] - ETA: 49s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8817"
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      "268/360 [=====================>........] - ETA: 40s - loss: 0.3350 - hinge_accuracy: 0.8822"
     ]
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      "269/360 [=====================>........] - ETA: 39s - loss: 0.3351 - hinge_accuracy: 0.8822"
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      "271/360 [=====================>........] - ETA: 38s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8821"
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      "274/360 [=====================>........] - ETA: 37s - loss: 0.3359 - hinge_accuracy: 0.8817"
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      "276/360 [======================>.......] - ETA: 36s - loss: 0.3357 - hinge_accuracy: 0.8819"
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      "277/360 [======================>.......] - ETA: 36s - loss: 0.3362 - hinge_accuracy: 0.8817"
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      "279/360 [======================>.......] - ETA: 35s - loss: 0.3364 - hinge_accuracy: 0.8815"
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      "287/360 [======================>.......] - ETA: 31s - loss: 0.3363 - hinge_accuracy: 0.8811"
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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\b\b\b\b\b\r",
      "294/360 [=======================>......] - ETA: 28s - loss: 0.3356 - hinge_accuracy: 0.8814"
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      "295/360 [=======================>......] - ETA: 28s - loss: 0.3354 - hinge_accuracy: 0.8814"
     ]
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      "296/360 [=======================>......] - ETA: 27s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8810"
     ]
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      "297/360 [=======================>......] - ETA: 27s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8809"
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      "298/360 [=======================>......] - ETA: 26s - loss: 0.3354 - hinge_accuracy: 0.8812"
     ]
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      "299/360 [=======================>......] - ETA: 26s - loss: 0.3353 - hinge_accuracy: 0.8812"
     ]
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      "300/360 [========================>.....] - ETA: 26s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8810"
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      "301/360 [========================>.....] - ETA: 25s - loss: 0.3357 - hinge_accuracy: 0.8808"
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      "302/360 [========================>.....] - ETA: 25s - loss: 0.3356 - hinge_accuracy: 0.8809"
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      "303/360 [========================>.....] - ETA: 24s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8811"
     ]
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      "304/360 [========================>.....] - ETA: 24s - loss: 0.3356 - hinge_accuracy: 0.8809"
     ]
    },
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      "305/360 [========================>.....] - ETA: 23s - loss: 0.3358 - hinge_accuracy: 0.8807"
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      "306/360 [========================>.....] - ETA: 23s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8808"
     ]
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      "307/360 [========================>.....] - ETA: 23s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8809"
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      "308/360 [========================>.....] - ETA: 22s - loss: 0.3351 - hinge_accuracy: 0.8810"
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      "309/360 [========================>.....] - ETA: 22s - loss: 0.3348 - hinge_accuracy: 0.8812"
     ]
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      "310/360 [========================>.....] - ETA: 21s - loss: 0.3349 - hinge_accuracy: 0.8810"
     ]
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      "311/360 [========================>.....] - ETA: 21s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8809"
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      "312/360 [=========================>....] - ETA: 20s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8806"
     ]
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      "313/360 [=========================>....] - ETA: 20s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8809"
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      "314/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.3356 - hinge_accuracy: 0.8807"
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      "315/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8807"
     ]
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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\b\b\b\b\b\r",
      "316/360 [=========================>....] - ETA: 19s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8804"
     ]
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      "317/360 [=========================>....] - ETA: 18s - loss: 0.3355 - hinge_accuracy: 0.8804"
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      "318/360 [=========================>....] - ETA: 18s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8806"
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      "320/360 [=========================>....] - ETA: 17s - loss: 0.3364 - hinge_accuracy: 0.8799"
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      "322/360 [=========================>....] - ETA: 16s - loss: 0.3366 - hinge_accuracy: 0.8796"
     ]
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      "323/360 [=========================>....] - ETA: 16s - loss: 0.3363 - hinge_accuracy: 0.8796"
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      "326/360 [==========================>...] - ETA: 14s - loss: 0.3362 - hinge_accuracy: 0.8795"
     ]
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      "327/360 [==========================>...] - ETA: 14s - loss: 0.3357 - hinge_accuracy: 0.8797"
     ]
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      "328/360 [==========================>...] - ETA: 13s - loss: 0.3357 - hinge_accuracy: 0.8798"
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      "330/360 [==========================>...] - ETA: 13s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8798"
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      "331/360 [==========================>...] - ETA: 12s - loss: 0.3358 - hinge_accuracy: 0.8799"
     ]
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      "332/360 [==========================>...] - ETA: 12s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8801"
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      "333/360 [==========================>...] - ETA: 11s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8803"
     ]
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      "335/360 [==========================>...] - ETA: 10s - loss: 0.3363 - hinge_accuracy: 0.8804"
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      "338/360 [===========================>..] - ETA: 9s - loss: 0.3366 - hinge_accuracy: 0.8802"
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      "339/360 [===========================>..] - ETA: 9s - loss: 0.3365 - hinge_accuracy: 0.8802"
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      "341/360 [===========================>..] - ETA: 8s - loss: 0.3367 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      "343/360 [===========================>..] - ETA: 7s - loss: 0.3367 - hinge_accuracy: 0.8799"
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      "344/360 [===========================>..] - ETA: 6s - loss: 0.3365 - hinge_accuracy: 0.8801"
     ]
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      "345/360 [===========================>..] - ETA: 6s - loss: 0.3361 - hinge_accuracy: 0.8803"
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      "347/360 [===========================>..] - ETA: 5s - loss: 0.3362 - hinge_accuracy: 0.8801"
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      "348/360 [============================>.] - ETA: 5s - loss: 0.3365 - hinge_accuracy: 0.8798"
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      "349/360 [============================>.] - ETA: 4s - loss: 0.3361 - hinge_accuracy: 0.8801"
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      "350/360 [============================>.] - ETA: 4s - loss: 0.3361 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      "351/360 [============================>.] - ETA: 3s - loss: 0.3361 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      "352/360 [============================>.] - ETA: 3s - loss: 0.3362 - hinge_accuracy: 0.8799"
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      "353/360 [============================>.] - ETA: 3s - loss: 0.3364 - hinge_accuracy: 0.8798"
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      "355/360 [============================>.] - ETA: 2s - loss: 0.3361 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      "356/360 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8800"
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      "357/360 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.3360 - hinge_accuracy: 0.8802"
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      "359/360 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3352 - hinge_accuracy: 0.8804"
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      "360/360 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.3349 - hinge_accuracy: 0.8806"
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      "360/360 [==============================] - 161s 447ms/step - loss: 0.3349 - hinge_accuracy: 0.8806 - val_loss: 0.3409 - val_hinge_accuracy: 0.8649\n"
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      " 4/62 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.4140 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      " 6/62 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.3930 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      " 8/62 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.3859 - hinge_accuracy: 0.8672"
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      " 9/62 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.3856 - hinge_accuracy: 0.8681"
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      "10/62 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.3890 - hinge_accuracy: 0.8625"
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      "11/62 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 0.3946 - hinge_accuracy: 0.8608"
     ]
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      "12/62 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 0.3923 - hinge_accuracy: 0.8594"
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      "14/62 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 0.3932 - hinge_accuracy: 0.8594"
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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\b\b\r",
      "43/62 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.3569 - hinge_accuracy: 0.8583"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "44/62 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.3538 - hinge_accuracy: 0.8608"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\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",
      "45/62 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.3519 - hinge_accuracy: 0.8618"
     ]
    },
    {
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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\b\b\r",
      "46/62 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 0.3470 - hinge_accuracy: 0.8641"
     ]
    },
    {
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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\b\b\r",
      "47/62 [=====================>........] - ETA: 1s - loss: 0.3480 - hinge_accuracy: 0.8624"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "48/62 [======================>.......] - ETA: 1s - loss: 0.3482 - hinge_accuracy: 0.8620"
     ]
    },
    {
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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\b\b\r",
      "49/62 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.3469 - hinge_accuracy: 0.8622"
     ]
    },
    {
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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\b\b\r",
      "50/62 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.3460 - hinge_accuracy: 0.8625"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "51/62 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.3458 - hinge_accuracy: 0.8634"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "52/62 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.3454 - hinge_accuracy: 0.8636"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "53/62 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.3435 - hinge_accuracy: 0.8644"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "54/62 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.3418 - hinge_accuracy: 0.8646"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "55/62 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.3405 - hinge_accuracy: 0.8653"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "56/62 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.3404 - hinge_accuracy: 0.8650"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "57/62 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.3428 - hinge_accuracy: 0.8635"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "58/62 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3408 - hinge_accuracy: 0.8637"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "59/62 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.3380 - hinge_accuracy: 0.8649"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "60/62 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3400 - hinge_accuracy: 0.8651"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "61/62 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.3396 - hinge_accuracy: 0.8658"
     ]
    },
    {
     "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\b\b\r",
      "62/62 [==============================] - 4s 71ms/step - loss: 0.3409 - hinge_accuracy: 0.8649\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "qnn_history = model.fit(\n",
    "      x_train_tfcirc_sub, y_train_hinge_sub,\n",
    "      batch_size=32,\n",
    "      epochs=EPOCHS,\n",
    "      verbose=1,\n",
    "      validation_data=(x_test_tfcirc, y_test_hinge))\n",
    "\n",
    "qnn_results = model.evaluate(x_test_tfcirc, y_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3ER7B7aaojiP"
   },
   "source": [
    "注意: トレーニング精度はエポックの平均値を示します。検証精度はエポックの終了ごとに評価されます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "8952YvuWGL7J"
   },
   "source": [
    "## 3. 従来のニューラルネットワーク\n",
    "\n",
    "量子ニューラルネットワークは、この単純化された MNIST 問題で機能するものの、このタスクでは、従来のニューラルネットワークの性能が QNN をはるかに上回ります。1 つのエポックが終了した時点で、従来のニューラルネットワークは縮小したセットで 98% を超える精度を達成することができます。\n",
    "\n",
    "次の例では、画像をサブサンプリングする代わりに 28x28 の画像を使用した 3 と 6 の分類問題に従来のニューラルネットワークを使用しています。これはほぼ 100% 精度のテストセットに難なく収束します。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 31,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:55:12.629267Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:55:12.628113Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:12.715962Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:12.715222Z"
    },
    "id": "pZofEHhLGL7L"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Model: \"sequential_1\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "conv2d (Conv2D)              (None, 26, 26, 32)        320       \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "conv2d_1 (Conv2D)            (None, 24, 24, 64)        18496     \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout (Dropout)            (None, 12, 12, 64)        0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "flatten (Flatten)            (None, 9216)              0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense (Dense)                (None, 128)               1179776   \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dropout_1 (Dropout)          (None, 128)               0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_1 (Dense)              (None, 1)                 129       \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 1,198,721\n",
      "Trainable params: 1,198,721\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def create_classical_model():\n",
    "    # A simple model based off LeNet from https://keras.io/examples/mnist_cnn/\n",
    "    model = tf.keras.Sequential()\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, [3, 3], activation='relu', input_shape=(28,28,1)))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, [3, 3], activation='relu'))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Flatten())\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(1))\n",
    "    return model\n",
    "\n",
    "\n",
    "model = create_classical_model()\n",
    "model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),\n",
    "              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
    "              metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 32,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:55:12.721646Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:55:12.720947Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:22.054724Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:22.055201Z"
    },
    "id": "CiAJl7sZojiU"
   },
   "outputs": [
    {
     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "89/95 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9851"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "90/95 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0418 - accuracy: 0.9852"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "91/95 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0416 - accuracy: 0.9853"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "92/95 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0413 - accuracy: 0.9854"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "93/95 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0409 - accuracy: 0.9855"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "94/95 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0405 - accuracy: 0.9856"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "95/95 [==============================] - 8s 87ms/step - loss: 0.0404 - accuracy: 0.9856 - val_loss: 0.0072 - val_accuracy: 0.9990\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 1/62 [..............................] - ETA: 0s - loss: 5.6186e-04 - accuracy: 1.0000"
     ]
    },
    {
     "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",
      "10/62 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0068 - accuracy: 1.0000    "
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "18/62 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0103 - accuracy: 0.9983"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "27/62 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0086 - accuracy: 0.9988"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "36/62 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0073 - accuracy: 0.9991"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "45/62 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0063 - accuracy: 0.9993"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "54/62 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0054 - accuracy: 0.9994"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "62/62 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.0072 - accuracy: 0.9990\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model.fit(x_train,\n",
    "          y_train,\n",
    "          batch_size=128,\n",
    "          epochs=1,\n",
    "          verbose=1,\n",
    "          validation_data=(x_test, y_test))\n",
    "\n",
    "cnn_results = model.evaluate(x_test, y_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "X5-5BVJaojiZ"
   },
   "source": [
    "上記のモデルには約 120 万個のパラメータがあります。より公正な比較を行うために、サブサンプリングした画像で 37 個のパラメータモデルを使用してみましょう。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:55:22.064932Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:55:22.063786Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:22.092630Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:22.093097Z"
    },
    "id": "70TOM6r-ojiZ"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Model: \"sequential_2\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "flatten_1 (Flatten)          (None, 16)                0         \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_2 (Dense)              (None, 2)                 34        \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_3 (Dense)              (None, 1)                 3         \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 37\n",
      "Trainable params: 37\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def create_fair_classical_model():\n",
    "    # A simple model based off LeNet from https://keras.io/examples/mnist_cnn/\n",
    "    model = tf.keras.Sequential()\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(4,4,1)))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='relu'))\n",
    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(1))\n",
    "    return model\n",
    "\n",
    "\n",
    "model = create_fair_classical_model()\n",
    "model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),\n",
    "              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
    "              metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "model.summary()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:55:22.099521Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:55:22.098389Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:24.755466Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:24.755903Z"
    },
    "id": "lA_Fx-8gojid"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.6959 - accuracy: 0.5040 - val_loss: 0.6573 - val_accuracy: 0.4888\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 2/20\n",
      "90/90 - 0s - loss: 0.6481 - accuracy: 0.5052 - val_loss: 0.6149 - val_accuracy: 0.4893\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 3/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.6044 - accuracy: 0.5059 - val_loss: 0.5689 - val_accuracy: 0.4903\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 4/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.5531 - accuracy: 0.5226 - val_loss: 0.4852 - val_accuracy: 0.6900\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 5/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.4309 - accuracy: 0.8578 - val_loss: 0.3653 - val_accuracy: 0.8806\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 6/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.3411 - accuracy: 0.8896 - val_loss: 0.3065 - val_accuracy: 0.8918\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 7/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2935 - accuracy: 0.8959 - val_loss: 0.2751 - val_accuracy: 0.8943\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 8/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2657 - accuracy: 0.9012 - val_loss: 0.2563 - val_accuracy: 0.9121\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 9/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2482 - accuracy: 0.9081 - val_loss: 0.2440 - val_accuracy: 0.9121\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 10/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2365 - accuracy: 0.9088 - val_loss: 0.2355 - val_accuracy: 0.9136\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 11/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2283 - accuracy: 0.9093 - val_loss: 0.2300 - val_accuracy: 0.9146\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 12/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2223 - accuracy: 0.9098 - val_loss: 0.2260 - val_accuracy: 0.9146\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 13/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2179 - accuracy: 0.9101 - val_loss: 0.2232 - val_accuracy: 0.9146\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 14/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2146 - accuracy: 0.9107 - val_loss: 0.2210 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 15/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2121 - accuracy: 0.9122 - val_loss: 0.2195 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 16/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2102 - accuracy: 0.9126 - val_loss: 0.2187 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 17/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2086 - accuracy: 0.9126 - val_loss: 0.2176 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 18/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2074 - accuracy: 0.9126 - val_loss: 0.2169 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 19/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2064 - accuracy: 0.9126 - val_loss: 0.2166 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 20/20\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "90/90 - 0s - loss: 0.2055 - accuracy: 0.9126 - val_loss: 0.2160 - val_accuracy: 0.9157\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 1/62 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4326 - accuracy: 0.8750"
     ]
    },
    {
     "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\r",
      "62/62 [==============================] - 0s 775us/step - loss: 0.2160 - accuracy: 0.9157\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model.fit(x_train_bin,\n",
    "          y_train_nocon,\n",
    "          batch_size=128,\n",
    "          epochs=20,\n",
    "          verbose=2,\n",
    "          validation_data=(x_test_bin, y_test))\n",
    "\n",
    "fair_nn_results = model.evaluate(x_test_bin, y_test)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "RH3mam7EGL7N"
   },
   "source": [
    "## 4. 比較\n",
    "\n",
    "解像度の高い入力とより強力なモデルの場合、CNN はこの問題を簡単に解決できますが、似たようなパワー（最大 32 個のパラメータ）を持つ古典的モデルはわずかな時間で似たような精度までトレーニングすることができます。いずれにせよ、従来のニューラルネットワークは量子ニューラルネットワークの性能を簡単に上回ります。古典的なデータでは、従来のニューラルネットワークを上回るのは困難といえます。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2021-02-12T21:55:24.779995Z",
     "iopub.status.busy": "2021-02-12T21:55:24.761298Z",
     "iopub.status.idle": "2021-02-12T21:55:24.869075Z",
     "shell.execute_reply": "2021-02-12T21:55:24.868509Z"
    },
    "id": "NOMeN7pMGL7P"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/home/kbuilder/.local/lib/python3.6/site-packages/seaborn/_decorators.py:43: FutureWarning: Pass the following variables as keyword args: x, y. From version 0.12, the only valid positional argument will be `data`, and passing other arguments without an explicit keyword will result in an error or misinterpretation.\n",
      "  FutureWarning\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<AxesSubplot:>"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    },
    {
     "data": {
      "image/png": "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      "text/plain": [
       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
      ]
     },
     "metadata": {
      "needs_background": "light"
     },
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    }
   ],
   "source": [
    "qnn_accuracy = qnn_results[1]\n",
    "cnn_accuracy = cnn_results[1]\n",
    "fair_nn_accuracy = fair_nn_results[1]\n",
    "\n",
    "sns.barplot([\"Quantum\", \"Classical, full\", \"Classical, fair\"],\n",
    "            [qnn_accuracy, cnn_accuracy, fair_nn_accuracy])"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
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   "name": "mnist.ipynb",
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  },
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   "display_name": "Python 3",
   "name": "python3"
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   "codemirror_mode": {
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  }
 },
 "nbformat": 4,
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