a11-5. 学習に関する設定を行うプログラム
Channel: 金子邦彦
Date: 01/07/2021

a11-5. 学習に関する設定を行うプログラム
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 ニューラルネットワークの出力と，教師データの正解との誤差を最小にするという最適化を行う

    最適化手法のバリエーション

    Adadelta, Adagrad, Adam, RMSprop, SGD など
    誤差の算出法（損失関数）のバリエーション

    binary_crossentropy, categorical_crossentropy, cosine_similarity, kld, kullback_leibler_divergence, mae など 

次のプログラムでは

    誤差の算出法（損失関数）は categorical_crossentropy
    最適化手法は SGD 


m.compile(loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy,
          optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))


ソースコードは、次のページで公開
https://www.kkaneko.jp/db/classify/tfintro.html

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人工知能の基本
（人工知能で出来ること、種類、仕組みを実践的に学びたい人へ）

URL: https://www.kkaneko.jp/db/mi/index.html

「人工知能の基本」の動画再生リスト: 
https://www.youtube.com/playlist?list=PLwoDcGBEg9WG65t7aoLki9JWAZdgauI8d