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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "Tce3stUlHN0L"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors.\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:18.551191Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:19:18.550518Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:18.553046Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:18.552512Z"
    },
    "id": "tuOe1ymfHZPu"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MfBg1C5NB3X0"
   },
   "source": [
    "# TensorFlow 애드온 옵티마이저: LazyAdam\n",
    "\n",
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/addons/tutorials/optimizers_lazyadam\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\">TensorFlow.org에서 보기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/optimizers_lazyadam.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\">Google Colab에서 실행하기</a></td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ko/addons/tutorials/optimizers_lazyadam.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\">GitHub에서 소스 보기</a></td>\n",
    "  <td><a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ko/addons/tutorials/optimizers_lazyadam.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\">노트북 다운로드하기</a></td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xHxb-dlhMIzW"
   },
   "source": [
    "## 개요\n",
    "\n",
    "이 노트북은 애드온 패키지에서 게으른 adam 옵티마이저를 사용하는 방법을 보여줍니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "bQwBbFVAyHJ_"
   },
   "source": [
    "## LazyAdam\n",
    "\n",
    "> LazyAdam은 희소 업데이트를 보다 효율적으로 처리하는 Adam 옵티마이저의 변형입니다. 원래 Adam 알고리즘은 각 훈련 가능한 변수에 대해 두 개의 이동 평균 누산기(moving-average accumulator)를 유지합니다. 누산기는 모든 단계에서 업데이트됩니다. 이 클래스는 희소 변수에 대한 그래디언트 업데이트의 지연 처리를 제공합니다. 모든 인덱스에 대한 누산기를 업데이트하지 않고 현재 배치에 나타나는 희소 변수 인덱스에 대한 이동 평균 누산기만 업데이트합니다. 원래 Adam 옵티마이저와 비교하여 일부 애플리케이션의 모델 훈련 처리량을 크게 향상할 수 있습니다. 그러나 원래 Adam 알고리즘과 약간 다른 의미를 제공하며 경험적 결과가 다를 수 있습니다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "MUXex9ctTuDB"
   },
   "source": [
    "## 설정"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
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     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:20.460606Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:20.459971Z"
    },
    "id": "cHAOyeOVx-k3"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "!pip install -q -U tensorflow-addons"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:20.465409Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:26.829065Z"
    },
    "id": "42ztALK4ZdyZ"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import tensorflow as tf\n",
    "import tensorflow_addons as tfa"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:26.833951Z",
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     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:26.835852Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:26.835367Z"
    },
    "id": "ys65MwOLKnXq"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Hyperparameters\n",
    "batch_size=64\n",
    "epochs=10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "KR01t9v_fxbT"
   },
   "source": [
    "## 모델 빌드하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:26.840962Z",
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     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:28.591180Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:28.590515Z"
    },
    "id": "djpoAvfWNyL5"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "model = tf.keras.Sequential([\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,), activation='relu', name='dense_1'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_2'),\n",
    "    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax', name='predictions'),\n",
    "])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "0_D7CZqkv_Hj"
   },
   "source": [
    "## 데이터 준비하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:28.597030Z",
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     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:29.000162Z"
    },
    "id": "U0bS3SyowBoB"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Load MNIST dataset as NumPy arrays\n",
    "dataset = {}\n",
    "num_validation = 10000\n",
    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()\n",
    "\n",
    "# Preprocess the data\n",
    "x_train = x_train.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255\n",
    "x_test = x_test.reshape(-1, 784).astype('float32') / 255"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "HYE-BxhOzFQp"
   },
   "source": [
    "## 훈련 및 평가하기\n",
    "\n",
    "일반적인 keras 옵티마이저를 새로운 tfa 옵티마이저로 간단히 교체합니다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:29.016262Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:19:29.015460Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:47.400626Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:47.401047Z"
    },
    "id": "NxfYhtiSzHf-"
   },
   "outputs": [
    {
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     "text": [
      "Epoch 1/10\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\r",
      "  1/938 [..............................] - ETA: 0s - loss: 2.3776 - accuracy: 0.0781"
     ]
    },
    {
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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\r",
      " 28/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 1.7989 - accuracy: 0.4816"
     ]
    },
    {
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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",
      " 56/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 1.3123 - accuracy: 0.6370"
     ]
    },
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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",
      " 84/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 1.0495 - accuracy: 0.7078"
     ]
    },
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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\r",
      "111/938 [==>...........................] - ETA: 1s - loss: 0.8984 - accuracy: 0.7483"
     ]
    },
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      "139/938 [===>..........................] - ETA: 1s - loss: 0.7998 - accuracy: 0.7737"
     ]
    },
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      "166/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.7200 - accuracy: 0.7965"
     ]
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      "193/938 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.6608 - accuracy: 0.8133"
     ]
    },
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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\r",
      "220/938 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.6183 - accuracy: 0.8249"
     ]
    },
    {
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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",
      "248/938 [======>.......................] - ETA: 1s - loss: 0.5896 - accuracy: 0.8327"
     ]
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      "275/938 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.5617 - accuracy: 0.8403"
     ]
    },
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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",
      "303/938 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.5352 - accuracy: 0.8480"
     ]
    },
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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\r",
      "331/938 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.5133 - accuracy: 0.8545"
     ]
    },
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      "359/938 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.4937 - accuracy: 0.8596"
     ]
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      "386/938 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.4766 - accuracy: 0.8644"
     ]
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      "414/938 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4597 - accuracy: 0.8690"
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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",
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      "888/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1015 - accuracy: 0.9695"
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      "916/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1008 - accuracy: 0.9697"
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      "652/938 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0802 - accuracy: 0.9754"
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      "680/938 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0808 - accuracy: 0.9753"
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      "791/938 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0805 - accuracy: 0.9752"
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      "901/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0809 - accuracy: 0.9750"
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      "929/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0812 - accuracy: 0.9751"
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      "Epoch 5/10\n",
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      "  1/938 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.1086 - accuracy: 0.9688"
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      " 29/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.0731 - accuracy: 0.9784"
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      " 29/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.0567 - accuracy: 0.9849"
     ]
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      " 56/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0520 - accuracy: 0.9852"
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      " 83/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0516 - accuracy: 0.9855"
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      "164/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0539 - accuracy: 0.9837"
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      "191/938 [=====>........................] - ETA: 1s - loss: 0.0536 - accuracy: 0.9836"
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      "273/938 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.0534 - accuracy: 0.9841"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0539 - accuracy: 0.9828\n"
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      "  1/938 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.1814 - accuracy: 0.9375"
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      " 28/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9877"
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      " 55/938 [>.............................] - ETA: 1s - loss: 0.0441 - accuracy: 0.9869"
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      " 82/938 [=>............................] - ETA: 1s - loss: 0.0454 - accuracy: 0.9863"
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      "882/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0467 - accuracy: 0.9851"
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      "908/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0467 - accuracy: 0.9851"
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      "934/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0468 - accuracy: 0.9850"
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      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0467 - accuracy: 0.9851\n"
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      "185/938 [====>.........................] - ETA: 1s - loss: 0.0349 - accuracy: 0.9892"
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      "679/938 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0391 - accuracy: 0.9879"
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      " 28/938 [..............................] - ETA: 1s - loss: 0.0271 - accuracy: 0.9883"
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      "277/938 [=======>......................] - ETA: 1s - loss: 0.0300 - accuracy: 0.9904"
     ]
    },
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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",
      "304/938 [========>.....................] - ETA: 1s - loss: 0.0291 - accuracy: 0.9905"
     ]
    },
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      "332/938 [=========>....................] - ETA: 1s - loss: 0.0281 - accuracy: 0.9909"
     ]
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      "359/938 [==========>...................] - ETA: 1s - loss: 0.0281 - accuracy: 0.9907"
     ]
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      "386/938 [===========>..................] - ETA: 1s - loss: 0.0288 - accuracy: 0.9904"
     ]
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      "413/938 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0285 - accuracy: 0.9904"
     ]
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      "440/938 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0287 - accuracy: 0.9904"
     ]
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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",
      "468/938 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.0281 - accuracy: 0.9906"
     ]
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      "495/938 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0277 - accuracy: 0.9907"
     ]
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      "522/938 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.0279 - accuracy: 0.9907"
     ]
    },
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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",
      "550/938 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0277 - accuracy: 0.9907"
     ]
    },
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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\r",
      "578/938 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0276 - accuracy: 0.9908"
     ]
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      "606/938 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0280 - accuracy: 0.9907"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "634/938 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0279 - accuracy: 0.9908"
     ]
    },
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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",
      "662/938 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0289 - accuracy: 0.9905"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "690/938 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0294 - accuracy: 0.9903"
     ]
    },
    {
     "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",
      "718/938 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0301 - accuracy: 0.9901"
     ]
    },
    {
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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\r",
      "745/938 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0301 - accuracy: 0.9900"
     ]
    },
    {
     "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",
      "772/938 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0300 - accuracy: 0.9900"
     ]
    },
    {
     "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",
      "800/938 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0302 - accuracy: 0.9900"
     ]
    },
    {
     "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",
      "827/938 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0302 - accuracy: 0.9901"
     ]
    },
    {
     "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",
      "855/938 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0301 - accuracy: 0.9901"
     ]
    },
    {
     "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",
      "882/938 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0297 - accuracy: 0.9902"
     ]
    },
    {
     "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",
      "909/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0295 - accuracy: 0.9903"
     ]
    },
    {
     "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",
      "937/938 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0297 - accuracy: 0.9903"
     ]
    },
    {
     "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",
      "938/938 [==============================] - 2s 2ms/step - loss: 0.0297 - accuracy: 0.9903\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Compile the model\n",
    "model.compile(\n",
    "    optimizer=tfa.optimizers.LazyAdam(0.001),  # Utilize TFA optimizer\n",
    "    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),\n",
    "    metrics=['accuracy'])\n",
    "\n",
    "# Train the network\n",
    "history = model.fit(\n",
    "    x_train,\n",
    "    y_train,\n",
    "    batch_size=batch_size,\n",
    "    epochs=epochs)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2020-11-12T01:19:47.406344Z",
     "iopub.status.busy": "2020-11-12T01:19:47.405621Z",
     "iopub.status.idle": "2020-11-12T01:19:47.692434Z",
     "shell.execute_reply": "2020-11-12T01:19:47.692856Z"
    },
    "id": "1Y--0tK69SXf"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Evaluate on test data:\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "79/79 - 0s - loss: 0.0851 - accuracy: 0.9754\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Test loss = 0.08514752238988876, Test acc: 0.9753999710083008\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# Evaluate the network\n",
    "print('Evaluate on test data:')\n",
    "results = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128, verbose = 2)\n",
    "print('Test loss = {0}, Test acc: {1}'.format(results[0], results[1]))"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "accelerator": "GPU",
  "colab": {
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