「詳解ディープラーニング」を写経してみる(2)3.4ロジスティック回帰

前回は、3.3 単純パーセプトロンを写経してみた。

「詳解ディープラーニング」を写経してみる(1)3.3単純パーセプトロン
最近、Keras(+Tensorflow)に興味を持ったので、以下の本を衝動買いしてしまった! 詳解 ディープラーニング ~Tenso...

詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理 Kindle版
巣籠 悠輔 (著)
3400円
出版社: マイナビ出版 (2017/5/30)

ソースコード
https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras

今回は、3.4 ロジスティック回帰 を写経してみたい。背景のところの数式がさっぱりわからなくて悲しい。

(環境)
Windows8.1
Python 3.5.2
Anaconda 4.1.1 (64-bit)
Tensorflow 1.2.1
Keras 2.0.6
image

(0)ロジスティック回帰について

13分でわかるロジスティック回帰
Takatymo
2016年01月08日に更新
http://qiita.com/Takatymo/items/fb16c088de325d98a363

2016-06-04
やる夫で学ぶ機械学習 – ロジスティック回帰 –
http://tkengo.github.io/blog/2016/06/04/yaruo-machine-learning5/

(1)p93, 3.4.3 ロジスティック回帰 を写経してみる。

Tensorflowの方を写経してみる。

image

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そのままであった。。。

<tensorflowによる実装の流れ>(←上記本より引用)
1.モデルの定義
2.誤差関数の定義
3.最適化手法の定義
4.セッションの初期化
5.学習

(2)Kerasによる、ロジスティック回帰の実装

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(3)このモデルの保存を試みる。

Keras modelを保存するには?
https://keras.io/ja/getting-started/faq/#keras-model

先ほどの最後の行に、以下を加えて、実行

image

そうすると、my_model34.hdf5 (15KB)というファイルが、xxxxxx.ipynbと同じフォルダに保存される。

image

下記にあわせて、モデルの保存も含めて、以下のコードに書き直した。

image

image

(4)Kerasで保存したモデルの呼び出しと予測

(3)で保存したファイルと同じフォルダで、新しくipynbファイルを作成し、以下を入力。

実行結果は以下のようになる。

image

(参考)

Keras のモデルと学習結果を保存して利用する
Published Sun, Jul 17, 2016 by m0t0k1ch1
http://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/07/17/keras/

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