鐵人檔案
建立模型 from keras.utils import np_utilsimport numpy as np＃輸入所需模組from keras.models...
#資料預處理#匯入所需模組from keras.utils import np_utilsimport numpy as npnp.random.seed(10...
延續昨天的程式碼新增下面的 #建立show_train_history來顯示訓練過程import matplotlib.pyplot as plt#定義show...
之前在做這個部分因為不明原因讀不到資料所以被我跳過了，結果在做多元感知器模型的後面步驟發現要使用這邊預先打好的函式所以又回來做。 import numpy as...
之前的文章已經寫過預處理，但這邊的又不太一樣姑且還是做一下。 Features資料預處理查看image的shapeprint ('x_train_image:'...
from keras.utils import np_utilsimport numpy as npnp.random.seed(10)from keras.d...
#把隱藏層的神經元個數從256調整為1000model = Sequential()model.add(Dense(units=1000,input_dim=7...
overfitting：過度學習 假設今天我們是要把紅色點點和藍色點點分開，我們期望找到的是黑色的線也就是正規劃後的結果，而綠色的線則是overfitting的...
model = Sequential()model.add(Dense(units=1000,input_dim=784,kernel_initializer=...
import osimport pydicomimport matplotlib.pyplot as plt #確認讀進來的是否為dicom檔def is_di...
