数学パイソン = 愛

解決策を作成するときは、必ず文脈に沿った数学的記述を考慮することをお勧めします。理由:

1. コーディング中に、プロジェクトの境界を簡単に保存できます
2. プログラムのスペースで機動する機会がさらに増えました

AI のクロスエントロピーは、各時代のベスト プラクティスでニューラル ネットワークをトレーニングするのに役立ちます。確率的降下法など、さまざまな数学の構築がよく使用されます。

重み係数マップは、適切な方法で特性ニューラル ネットワークに焦点を当てます。結果の値における重大なエラーを回避するため。

best_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_best.h5', 
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

last_w = keras.callbacks.ModelCheckpoint('unet_last.h5',
                                monitor='val_loss',
                                verbose=0,
                                save_best_only=False,
                                save_weights_only=True,
                                mode='auto',
                                period=1)

callbacks = [best_w, last_w]

モデルの最適な重みと最後の重みの 2 つのリストをすでに作成しておいた方がよいでしょう。これは、誤差値を計算するときに役立ちます。

最終結果は次のようになります:

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