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"id": "Tce3stUlHN0L"
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"source": [
"##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
]
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"id": "tuOe1ymfHZPu"
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"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."
]
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"# Keras Tuner の基礎"
]
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""
]
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"id": "xHxb-dlhMIzW"
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"source": [
"## 概要\n",
"\n",
"Keras Tuner は、TensorFlow プログラム向けに最適なハイパーパラメータを選択するためのライブラリです。ユーザーの機械学習（ML）アプリケーションに適切なハイパーパラメータを選択するためのプロセスは、*ハイパーパラメータチューニング*または*ハイパーチューニング*と呼ばれます。\n",
"\n",
"ハイパーパラメータは、ML のトレーニングプロセスとトポロジーを管理する変数です。これらの変数はトレーニングプロセス中、一貫して定数を維持し、ML プログラムのパフォーマンスに直接影響を与えます。ハイパーパラメータには、以下の 2 種類があります。\n",
"\n",
"1. **モデルハイパーパラメータ**: 非表示レイヤーの数と幅などのモデルの選択に影響します。\n",
"2. **アルゴリズムハイパーパラメータ**: 確率的勾配降下法 (SGD) の学習率や k 最近傍 (KNN) 分類器の最近傍の数など、学習アルゴリズムの速度と質に影響します。\n",
"\n",
"このチュートリアルでは、Keras Tuner を使用して、画像分類アプリケーションのハイパーチューニングを実施します。"
]
},
{
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"id": "MUXex9ctTuDB"
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"## セットアップ"
]
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"text": [
"2022-12-15 00:15:50.634115: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-15 00:15:50.634212: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-15 00:15:50.634221: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow as tf\n",
"from tensorflow import keras"
]
},
{
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"metadata": {
"id": "g83Lwsy-Aq2_"
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"source": [
"Keras Tuner をインストールしてインポートします。"
]
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:51.658886Z",
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"id": "hpMLpbt9jcO6"
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"source": [
"!pip install -q -U keras-tuner"
]
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"source": [
"import keras_tuner as kt"
]
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{
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"metadata": {
"id": "ReV_UXOgCZvx"
},
"source": [
"## データセットをダウンロードして準備する\n",
"\n",
"このチュートリアルでは、Keras Tuner を使用して、[Fashion MNIST データセット](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)の服飾の画像を分類する学習モデル向けに最適なハイパーパラメータを見つけます。"
]
},
{
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"metadata": {
"id": "HljH_ENLEdHa"
},
"source": [
"データを読み込みます。"
]
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"id": "OHlHs9Wj_PUM"
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"source": [
"(img_train, label_train), (img_test, label_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()"
]
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:54.542752Z",
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"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:15:54.647368Z"
},
"id": "bLVhXs3xrUD0"
},
"outputs": [],
"source": [
"# Normalize pixel values between 0 and 1\n",
"img_train = img_train.astype('float32') / 255.0\n",
"img_test = img_test.astype('float32') / 255.0"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "K5YEL2H2Ax3e"
},
"source": [
"## モデルを定義する\n",
"\n",
"ハイパーチューニングを行うモデルを構築する際、モデルアーキテクチャのほかにハイパーパラメータ検索空間も定義します。ハイパーチューニング用にセットアップするモデルを*ハイパーモデル*と呼びます。\n",
"\n",
"ハイパーモデルの定義は、以下の 2 つの方法で行います。\n",
"\n",
"- モデルビルダー関数を使用する\n",
"- Keras Tuner API の `HyperModel` クラスをサブクラス化する\n",
"\n",
"また、コンピュータビジョンアプリケーション用の [HyperXception](https://keras.io/api/keras_tuner/hypermodels/) と [HyperResNet](https://keras.io/api/keras_tuner/hypermodels/hyper_xception/) という 2 つの事前定義済みの HyperModel クラスも使用します。\n",
"\n",
"このチュートリアルでは、モデルビルダー関数を使用して、画像分類モデルを定義します。モデルビルダー関数は、コンパイル済みのモデルを返し、インラインで定義するハイパーパラメータを使用してモデルをハイパーチューニングします。"
]
},
{
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:54.653017Z",
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},
"id": "ZQKodC-jtsva"
},
"outputs": [],
"source": [
"def model_builder(hp):\n",
" model = keras.Sequential()\n",
" model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))\n",
"\n",
" # Tune the number of units in the first Dense layer\n",
" # Choose an optimal value between 32-512\n",
" hp_units = hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32)\n",
" model.add(keras.layers.Dense(units=hp_units, activation='relu'))\n",
" model.add(keras.layers.Dense(10))\n",
"\n",
" # Tune the learning rate for the optimizer\n",
" # Choose an optimal value from 0.01, 0.001, or 0.0001\n",
" hp_learning_rate = hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])\n",
"\n",
" model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=hp_learning_rate),\n",
" loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0J1VYw4q3x0b"
},
"source": [
"## チューナーをインスタンス化してハイパーチューニングを実行する\n",
"\n",
"チューナーをインスタンス化して、ハイパーチューニングを実行します。Keras Tuner には、`RandomSearch`、`Hyperband`、`BayesianOptimization`、および `Sklearn` チューナーがあります。このチュートリアルでは、[Hyperband](https://arxiv.org/pdf/1603.06560.pdf) チューナーを使用します。\n",
"\n",
"Hyperband チューナーをインスタンス化するには、ハイパーモデル、最適化する `objective`、およびトレーニングするエポックの最大数 (`max_epochs`) を指定する必要があります。"
]
},
{
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"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:54.661078Z",
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"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:15:58.225303Z"
},
"id": "oichQFly6Y46"
},
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"source": [
"tuner = kt.Hyperband(model_builder,\n",
" objective='val_accuracy',\n",
" max_epochs=10,\n",
" factor=3,\n",
" directory='my_dir',\n",
" project_name='intro_to_kt')"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "VaIhhdKf9VtI"
},
"source": [
"Hyperband チューニングアルゴリズムは、適応型リソース割り当てと早期停止を使用して、高パフォーマンスモデルに素早く収束させます。これは、トーナメント式のツリーを使用して行われます。アルゴリズムは、数回のエポックで大量のモデルをトレーニングし、性能の高い上位半数のモデル次のラウンドに持ち越します。Hyperband は、1 + logfactor(`max_epochs`) を計算し、直近の整数に繰り上げて、トーナメントでトレーニングするモデル数を決定します。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "cwhBdXx0Ekj8"
},
"source": [
"検証損失の特定の値に達した後、トレーニングを早期に停止するためのコールバックを作成します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
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"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:58.230373Z",
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"iopub.status.idle": "2022-12-15T00:15:58.233415Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:15:58.232809Z"
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"id": "WT9IkS9NEjLc"
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"stop_early = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "UKghEo15Tduy"
},
"source": [
"ハイパーパラメータ検索を実行します。検索メソッドの引数は、上記のコールバックのほか、`tf.keras.model.fit` に使用される引数と同じです。"
]
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:15:58.236867Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T00:15:58.236339Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T00:24:37.014259Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:24:37.013490Z"
},
"id": "dSBQcTHF9cKt"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Trial 30 Complete [00h 00m 41s]\n",
"val_accuracy: 0.890999972820282\n",
"\n",
"Best val_accuracy So Far: 0.890999972820282\n",
"Total elapsed time: 00h 08m 39s\n",
"INFO:tensorflow:Oracle triggered exit\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n",
"layer is 352 and the optimal learning rate for the optimizer\n",
"is 0.001.\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"tuner.search(img_train, label_train, epochs=50, validation_split=0.2, callbacks=[stop_early])\n",
"\n",
"# Get the optimal hyperparameters\n",
"best_hps=tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]\n",
"\n",
"print(f\"\"\"\n",
"The hyperparameter search is complete. The optimal number of units in the first densely-connected\n",
"layer is {best_hps.get('units')} and the optimal learning rate for the optimizer\n",
"is {best_hps.get('learning_rate')}.\n",
"\"\"\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Lak_ylf88xBv"
},
"source": [
"## モデルをトレーニングする\n",
"\n",
"検索から取得したハイパーパラメータを使用してモデルをトレーニングするための最適なエポック数を見つけます。"
]
},
{
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"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:24:37.017965Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T00:24:37.017448Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T00:27:46.750084Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:27:46.749223Z"
},
"id": "McO82AXOuxXh"
},
"outputs": [
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/50\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1500 [..............................] - ETA: 19:12 - loss: 2.5375 - accuracy: 0.0625"
]
},
{
"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\r",
" 25/1500 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.3828 - accuracy: 0.5263 "
]
},
{
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"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",
" 48/1500 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.1110 - accuracy: 0.6048"
]
},
{
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"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",
" 71/1500 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.9800 - accuracy: 0.6496"
]
},
{
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"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",
" 94/1500 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.9056 - accuracy: 0.6795"
]
},
{
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"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",
" 117/1500 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.8651 - accuracy: 0.6918"
]
},
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"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",
" 141/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.8294 - accuracy: 0.7057"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 164/1500 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.7956 - accuracy: 0.7170"
]
},
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"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",
" 188/1500 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.7613 - accuracy: 0.7297"
]
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"name": "stdout",
"output_type": "stream",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.3681 - accuracy: 0.8672 - val_loss: 0.3792 - val_accuracy: 0.8604\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3345 - accuracy: 0.8762 - val_loss: 0.3690 - val_accuracy: 0.8682\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 243/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.2029 - accuracy: 0.9279"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 245/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.1934 - accuracy: 0.9278"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1327/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1186 - accuracy: 0.9566"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1315/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1158 - accuracy: 0.9560"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1340/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1158 - accuracy: 0.9560"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1311/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1109 - accuracy: 0.9585"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1329/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1117 - accuracy: 0.9581"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1340/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1051 - accuracy: 0.9601"
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" 410/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0910 - accuracy: 0.9669"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1342/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0999 - accuracy: 0.9634"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1344/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0995 - accuracy: 0.9623"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1327/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0932 - accuracy: 0.9638"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.0939 - accuracy: 0.9634 - val_loss: 0.4881 - val_accuracy: 0.8907\n"
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" 409/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0861 - accuracy: 0.9674"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1343/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0930 - accuracy: 0.9651"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1296/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0930 - accuracy: 0.9649"
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.0926 - accuracy: 0.9651 - val_loss: 0.4695 - val_accuracy: 0.8967\n"
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" 122/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0763 - accuracy: 0.9708"
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" 218/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0769 - accuracy: 0.9719"
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" 242/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0767 - accuracy: 0.9722"
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" 413/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0781 - accuracy: 0.9725"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1317/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0843 - accuracy: 0.9690"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1290/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0822 - accuracy: 0.9692"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1313/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0824 - accuracy: 0.9692"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.0839 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.4992 - val_accuracy: 0.8902\n"
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" 217/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0696 - accuracy: 0.9738"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1295/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0839 - accuracy: 0.9682"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1319/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0841 - accuracy: 0.9682"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1297/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0805 - accuracy: 0.9690"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1320/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0807 - accuracy: 0.9691"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0808 - accuracy: 0.9690 - val_loss: 0.5265 - val_accuracy: 0.8912\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1289/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0814 - accuracy: 0.9691"
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"1313/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0817 - accuracy: 0.9691"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0825 - accuracy: 0.9688 - val_loss: 0.4989 - val_accuracy: 0.8940\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1273/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0789 - accuracy: 0.9705"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1297/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0791 - accuracy: 0.9703"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.0803 - accuracy: 0.9700 - val_loss: 0.4896 - val_accuracy: 0.8959\n"
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" 215/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0793 - accuracy: 0.9705"
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" 238/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0763 - accuracy: 0.9716"
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" 404/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0765 - accuracy: 0.9720"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1248/1500 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0725 - accuracy: 0.9728"
]
},
{
"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",
"1272/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0724 - accuracy: 0.9728"
]
},
{
"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",
"1296/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0725 - accuracy: 0.9729"
]
},
{
"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",
"1319/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0731 - accuracy: 0.9727"
]
},
{
"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",
"1343/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0731 - accuracy: 0.9726"
]
},
{
"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",
"1367/1500 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0732 - accuracy: 0.9726"
]
},
{
"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",
"1391/1500 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0736 - accuracy: 0.9724"
]
},
{
"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",
"1415/1500 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0738 - accuracy: 0.9723"
]
},
{
"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",
"1438/1500 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9723"
]
},
{
"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",
"1461/1500 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9724"
]
},
{
"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",
"1484/1500 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0736 - accuracy: 0.9723"
]
},
{
"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",
"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9723 - val_loss: 0.5423 - val_accuracy: 0.8962\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Best epoch: 26\n"
]
}
],
"source": [
"# Build the model with the optimal hyperparameters and train it on the data for 50 epochs\n",
"model = tuner.hypermodel.build(best_hps)\n",
"history = model.fit(img_train, label_train, epochs=50, validation_split=0.2)\n",
"\n",
"val_acc_per_epoch = history.history['val_accuracy']\n",
"best_epoch = val_acc_per_epoch.index(max(val_acc_per_epoch)) + 1\n",
"print('Best epoch: %d' % (best_epoch,))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "uOTSirSTI3Gp"
},
"source": [
"ハイパーモデルを再インスタンス化し、前述の最適なエポック数でトレーニングします。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-15T00:27:46.754334Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-15T00:27:46.753719Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-15T00:29:24.220856Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-15T00:29:24.220109Z"
},
"id": "NoiPUEHmMhCe"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/26\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1500 [..............................] - ETA: 19:52 - loss: 2.4265 - accuracy: 0.1250"
]
},
{
"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\r",
" 25/1500 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.2743 - accuracy: 0.5475 "
]
},
{
"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",
" 50/1500 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.0539 - accuracy: 0.6344"
]
},
{
"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",
" 75/1500 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.9471 - accuracy: 0.6750"
]
},
{
"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",
" 99/1500 [>.............................] - ETA: 2s - loss: 0.8765 - accuracy: 0.7014"
]
},
{
"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",
" 124/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.8284 - accuracy: 0.7155"
]
},
{
"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",
" 148/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.7897 - accuracy: 0.7293"
]
},
{
"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",
" 172/1500 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.7570 - accuracy: 0.7389"
]
},
{
"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",
" 197/1500 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.7357 - accuracy: 0.7443"
]
},
{
"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",
" 222/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.7310 - accuracy: 0.7489"
]
},
{
"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",
" 246/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.7053 - accuracy: 0.7569"
]
},
{
"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",
" 270/1500 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6919 - accuracy: 0.7620"
]
},
{
"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",
" 294/1500 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6751 - accuracy: 0.7675"
]
},
{
"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",
" 319/1500 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.6692 - accuracy: 0.7705"
]
},
{
"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",
" 344/1500 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.6556 - accuracy: 0.7757"
]
},
{
"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",
" 368/1500 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.6473 - accuracy: 0.7771"
]
},
{
"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",
" 393/1500 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.6392 - accuracy: 0.7791"
]
},
{
"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",
" 417/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.6331 - accuracy: 0.7808"
]
},
{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3708 - accuracy: 0.8662 - val_loss: 0.3712 - val_accuracy: 0.8637\n"
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" 122/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.3348 - accuracy: 0.8776"
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" 146/1500 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.3250 - accuracy: 0.8821"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1257/1500 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.3319 - accuracy: 0.8776"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.3325 - accuracy: 0.8777 - val_loss: 0.3565 - val_accuracy: 0.8731\n"
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" 197/1500 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.3062 - accuracy: 0.8861"
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" 245/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.2994 - accuracy: 0.8881"
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" 412/1500 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.2988 - accuracy: 0.8890"
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" 504/1500 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.2999 - accuracy: 0.8877"
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" 528/1500 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.3006 - accuracy: 0.8871"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1302/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2933 - accuracy: 0.8909"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1327/1500 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.2934 - accuracy: 0.8906"
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.2905 - accuracy: 0.8917 - val_loss: 0.3238 - val_accuracy: 0.8834\n"
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" 224/1500 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.2742 - accuracy: 0.8947"
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"1500/1500 [==============================] - 4s 3ms/step - loss: 0.1506 - accuracy: 0.9433 - val_loss: 0.3477 - val_accuracy: 0.8957\n"
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"1500/1500 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.1376 - accuracy: 0.9491 - val_loss: 0.3485 - val_accuracy: 0.8948\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"140/313 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4197 - accuracy: 0.8857"
]
},
{
"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\r",
"168/313 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.4267 - accuracy: 0.8852"
]
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"name": "stdout",
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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\r",
"197/313 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4346 - accuracy: 0.8853"
]
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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\r",
"225/313 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.4281 - accuracy: 0.8842"
]
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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\r",
"253/313 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.4208 - accuracy: 0.8864"
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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\r",
"281/313 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.4201 - accuracy: 0.8861"
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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\r",
"310/313 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4132 - accuracy: 0.8875"
]
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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\r",
"313/313 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.4146 - accuracy: 0.8872\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[test loss, test accuracy]: [0.4146318733692169, 0.8871999979019165]\n"
]
}
],
"source": [
"eval_result = hypermodel.evaluate(img_test, label_test)\n",
"print(\"[test loss, test accuracy]:\", eval_result)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "EQRpPHZsz-eC"
},
"source": [
"`my_dir/intro_to_kt` ディレクトリには、ハイパーパラメータ検索中に実行された各トライアル（モデル構成）の詳細なログとチェックポイントが含まれます。ハイパーパラメータ検索を再実行する場合、Keras Tuner は、これらのログの既存の状態を使用して、検索を再開します。この動作を無効にするには、チューナーをインスタンス化する際に、`overwrite = True` 引数を追加で渡してください。"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "sKwLOzKpFGAj"
},
"source": [
"## まとめ\n",
"\n",
"このチュートリアルでは、Keras Tuner の使用して、モデルのハイパーパラメータを調整する方法を学習しました。Keras Tuner の調査委については、以下のその他のリソースをご覧ください。\n",
"\n",
"- [TensorFlow ブログの KerasTuner](https://blog.tensorflow.org/2020/01/hyperparameter-tuning-with-keras-tuner.html)\n",
"- [KerasTuner の Web サイト](https://keras-team.github.io/keras-tuner/)\n",
"\n",
"また、モデルのハイパーパラメータを対話式で調整できる、TensorBoard の [HParams Dashboard](https://www.tensorflow.org/tensorboard/hyperparameter_tuning_with_hparams) もご覧ください。"
]
}
],
"metadata": {
"accelerator": "GPU",
"colab": {
"collapsed_sections": [
"Tce3stUlHN0L"
],
"name": "keras_tuner.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
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TensorFlow.org で表示 ![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
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