Deep Learning avec Keras et TensorFlow

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Chapitre 2. Introduction aux réseaux de neurones artificiels avec Keras

Le code est facile à comprendre par lui-même. Il est préférable de nommer

au moins les couches les plus importantes, surtout lorsque le modèle devient

un peu plus complexe. Notez que nous avons spécié inputs=[input_A,

input_B] lors de la création du modèle. Nous pouvons à présent le compiler de

façon habituelle, mais, lorsque nous invoquons la méthode fit(), nous devons

passer non pas une seule matrice d’entrée X_train mais un couple de matrices

(X_train_A, X_train_B), une pour chaque entrée

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. Cela reste vrai pour

X_valid, mais aussi pour X_test et X_new lors des appels ...