keras モデル構築 コンパイル記述

モデルの学習を始める前に，compileメソッドを用いどのような学習処理を行なうかを設定する必要があります．compileメソッドは3つの引数を取ります:

• 最適化アルゴリズム: 引数として，定義されている最適化手法の識別子を文字列として与える（rmspropやadagradなど），もしくは Optimizerクラスのインスタンスを与えることができます． 参考: 最適化

• 損失関数: モデルが最小化しようとする目的関数です．引数として，定義されている損失関数の識別子を文字列として与える（categorical_crossentropyやmseなど），もしくは目的関数を関数として与えることができます．参考：損失関数

• 評価関数のリスト: 分類問題では精度としてmetrics=['accuracy']を指定したくなるでしょう．引数として，定義されている評価関数の識別子を文字列として与える，もしくは自分で定義した関数を関数として与えることができます．

# マルチクラス分類問題の場合
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 2値分類問題の場合
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 平均二乗誤差を最小化する回帰問題の場合
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='mse')

# 独自定義の評価関数を定義
import keras.backend as K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', mean_pred])