testRnn

keras.py

## ニューラルネットワークの構築
#中間層２層の実装
model = Sequential()

#入力層と中間層1層作ってる
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(26,1))) #RNN
model.add(Activation('relu')) #Activation
model.add(Dropout(0.3)) #dropout

#中間層二層目
model.add(Bidirectional(LSTM(8)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.4))

#出力層
#とりあえず4分類
model.add(Dense(4))
model.add(Activation('softmax'))


optimizer = SGD(decay=1e-4)
model.compile(optimizer=optimizer,  loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

LearningData

1.01
0.99
0.98
0.98
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0.95
0.93
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