Tensorflowを使用して、アワビデータセットの正規化レイヤーを構築するにはどうすればよいですか？

正規化レイヤーは、「前処理」モジュールにある「正規化」メソッドを使用して構築できます。このレイヤーは、アワビデータセットの機能に適応するように作成されています。これに加えて、モデルのトレーニング能力を向上させるために高密度レイヤーが追加されます。このレイヤーは、すべての列に関連付けられた平均と分散を事前に計算するのに役立ちます。この平均値と分散値は、データを正規化するために使用されます。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？

アワビの測定値のセットを含むアワビデータセットを使用します。アワビは海のカタツムリの一種です。目標は、他の測定値に基づいて年齢を予測することです。

Google Colaboratoryを使用して、以下のコードを実行しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

print("A normalization layer is being built")
normalize = preprocessing.Normalization()
normalize.adapt(abalone_features)
print("A dense layer is being added")
norm_abalone_model = tf.keras.Sequential([
   normalize,
   layers.Dense(64),
   layers.Dense(1)
])

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv

出力

A normalization layer is being built
A dense layer is being added

説明

• モデルへの入力は正規化されています。
• この正規化は、「experimental.preprocessing」レイヤーを追加することで組み込むことができます。
• このレイヤーは、すべての列に関連付けられた平均と分散を事前に計算するのに役立ちます。
• この平均値と分散値は、データを正規化するために使用されます。
• 最初に、正規化レイヤーは「Normalization.adapt」メソッドを使用して作成されます。
• レイヤーの前処理には、トレーニングデータのみを「adapt」メソッドで使用する必要があります。
• この正規化レイヤーは、モデルの構築に使用されます。