Keras 2.0.7 リリースノート (翻訳)
翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
日時 : 08/26/2017
* 本ページは、github Keras の releases の Keras 2.0.7 を翻訳したものです：
改善領域
- バグ修正。
- パフォーマンス修正。
- ドキュメンテーション改良。
- TensorFlow のデータ tensor からモデルを訓練するためのより良いサポート (e.g. Datasets, TFRecords)。関連するサンプル・スクリプトの追加。
- ops の名前スコープへのより良いグルーピングで TensorBoard UX を改良。
- テスト coverage の改良。
API 変更
- テンプレートとして利用するために既存のモデルが与えられた時、新しいモデルをコンストラクトすることを可能にする、clone_model メソッドを追加。TensorFlow graph においてさえもオリジナル・モデルのそれとは異なるものとして動作します。
- compile に target_tensors 引数を追加、これはモデル target としてカスタム tensor または placeholder を使用することを可能にします。
- fit に steps_per_epoch 引数を追加、これは Numpy 配列から訓練するのと同じようなにデータ tensor からモデルを訓練することを可能にします。
- 同様に、predict と evaluate に steps 引数を追加。
- Subtract merge 層、そして関連する層関数 subtract を追加。
- sample_weight と class_weight を考慮することを意図した metric 関数を追加するために compile に weighted_metrics 引数を追加。
- stop_gradients バックエンド関数を backends に渡り一貫性を持たせる。
- repeat_elements バックエンド関数で dynamic shape を可能にする。
- CNTK で stateful RNN を有効にする。
重要な変更
- バックエンド・メソッド categorical_crossentropy, sparse_categorical_crossentropy, binary_crossentropy はそれらの位置引数 (y_true, y_pred) の順序を逆にしました。この変更は損失 API には影響を与えません。この変更は損失 (losses) API とバックエンド API の間の API 一貫性を得るために行なわれました。
- 制約管理を variable 属性上に基づくように移動しました。層とモデル上の今では使用されない制約属性は取り除きました (任意のユーザに影響を与えるとは思われません)。
以上