{
"cells": [
{
"cell_type": "raw",
"id": "e8ca4e12",
"metadata": {},
"source": [
"![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\")
Run in Google Colab"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "acd5bfe6",
"metadata": {},
"source": [
"# Data Transformers\n",
"\n",
"Keras support many types of input and output data formats, including:\n",
"\n",
"* Multiple inputs\n",
"* Multiple outputs\n",
"* Higher-dimensional tensors\n",
"\n",
"In this notebook, we explore how to reconcile this functionality with the sklearn ecosystem via SciKeras data transformer interface.\n",
"\n",
"## Table of contents\n",
"\n",
"* [1. Setup](#1.-Setup)\n",
"* [2. Data transformer interface](#2.-Data-transformer-interface)\n",
" * [2.1 get_metadata method](#2.1-get_metadata-method)\n",
"* [3. Multiple outputs](#3.-Multiple-outputs)\n",
" * [3.1 Define Keras Model](#3.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [3.2 Define output data transformer](#3.2-Define-output-data-transformer)\n",
" * [3.3 Test classifier](#3.3-Test-classifier)\n",
"* [4. Multiple inputs](#4-multiple-inputs)\n",
" * [4.1 Define Keras Model](#4.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [4.2 Define data transformer](#4.2-Define-data-transformer)\n",
" * [4.3 Test regressor](#4.3-Test-regressor)\n",
"* [5. Multidimensional inputs with MNIST dataset](#5.-Multidimensional-inputs-with-MNIST-dataset)\n",
" * [5.1 Define Keras Model](#5.1-Define-Keras-Model)\n",
" * [5.2 Test](#5.2-Test)\n",
"\n",
"## 1. Setup"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"id": "eb7ff70e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:09.215079Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:09.206112Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:10.760428Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:10.761265Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"try:\n",
" import scikeras\n",
"except ImportError:\n",
" !python -m pip install scikeras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b67bfdf6",
"metadata": {},
"source": [
"Silence TensorFlow warnings to keep output succint."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"id": "f202cb47",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:10.765548Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:10.764494Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:10.769661Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:10.770419Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import warnings\n",
"from tensorflow import get_logger\n",
"get_logger().setLevel('ERROR')\n",
"warnings.filterwarnings(\"ignore\", message=\"Setting the random state for TF\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"id": "a9e15d13",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:10.773909Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:10.772763Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.193323Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.194126Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import numpy as np\n",
"from scikeras.wrappers import KerasClassifier, KerasRegressor\n",
"from tensorflow import keras"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3c082054",
"metadata": {},
"source": [
"## 2. Data transformer interface\n",
"\n",
"SciKeras enables advanced Keras use cases by providing an interface to convert sklearn compliant data to whatever format your Keras model requires within SciKeras, right before passing said data to the Keras model.\n",
"\n",
"This interface is implemented in the form of two sklearn transformers, one for the features (`X`) and one for the target (`y`). SciKeras loads these transformers via the `target_encoder` and `feature_encoder` methods.\n",
"\n",
"By default, SciKeras implements `target_encoder` for both KerasClassifier and KerasRegressor to facilitate common types of tasks in sklearn. The default implementations are `scikeras.utils.transformers.ClassifierLabelEncoder` and `scikeras.utils.transformers.RegressorTargetEncoder` for KerasClassifier and KerasRegressor respectively. Information on the types of tasks that these default transformers are able to perform can be found in the [SciKeras docs](https://www.adriangb.com/scikeras/stable/advanced.html#data-transformers).\n",
"\n",
"Below is an outline of the inner workings of the data transfomer interfaces to help understand when they are called:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"id": "767b53f6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.198259Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.197037Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.206786Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.207691Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
" from scikeras.utils.transformers import (\n",
" ClassifierLabelEncoder,\n",
" RegressorTargetEncoder,\n",
" )\n",
"\n",
"\n",
" class BaseWrapper:\n",
" def fit(self, X, y):\n",
" self.target_encoder_ = self.target_encoder\n",
" self.feature_encoder_ = self.feature_encoder\n",
" y = self.target_encoder_.fit_transform(y)\n",
" X = self.feature_encoder_.fit_transform(X)\n",
" self.model_.fit(X, y)\n",
" return self\n",
" \n",
" def predict(self, X):\n",
" X = self.feature_encoder_.transform(X)\n",
" y_pred = self.model_.predict(X)\n",
" return self.target_encoder_.inverse_transform(y_pred)\n",
"\n",
" class KerasClassifier(BaseWrapper):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return ClassifierLabelEncoder(loss=self.loss)\n",
" \n",
" def predict_proba(self, X):\n",
" X = self.feature_encoder_.transform(X)\n",
" y_pred = self.model_.predict(X)\n",
" return self.target_encoder_.inverse_transform(y_pred, return_proba=True)\n",
"\n",
"\n",
" class KerasRegressor(BaseWrapper):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return RegressorTargetEncoder()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "fcff3816",
"metadata": {},
"source": [
"To substitute your own data transformation routine, you must subclass the wrappers and override one of the encoder defining functions. You will have access to all attributes of the wrappers, and you can pass these to your transformer, like we do above with `loss`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"id": "987828a9",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.211312Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.210178Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.215728Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.214999Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"id": "eee48248",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.220954Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.220300Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.223886Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.224769Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
"\n",
" class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" ...\n",
"\n",
"\n",
" class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer(...)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "77d039e7",
"metadata": {},
"source": [
"### 2.1 get_metadata method\n",
"\n",
"SciKeras recognized an optional `get_metadata` on the transformers. `get_metadata` is expected to return a dicionary of with key strings and arbitrary values. SciKeras will set add these items to the wrappers namespace and make them available to your model building function via the `meta` keyword argument:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"id": "d932f43d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.232165Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.231491Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.234859Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.235781Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False: # avoid executing pseudocode\n",
"\n",
" class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" def get_metadata(self):\n",
" return {\"my_param_\": \"foobarbaz\"}\n",
"\n",
"\n",
" class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer(...)\n",
"\n",
"\n",
" def get_model(meta):\n",
" print(f\"Got: {meta['my_param_']}\")\n",
"\n",
"\n",
" clf = MultiOutputClassifier(model=get_model)\n",
" clf.fit(X, y) # Got: foobarbaz\n",
" print(clf.my_param_) # foobarbaz"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "393c61c1",
"metadata": {},
"source": [
"## 3. Multiple outputs\n",
"\n",
"Keras makes it straight forward to define models with multiple outputs, that is a Model with multiple sets of fully-connected heads at the end of the network. This functionality is only available in the Functional Model and subclassed Model definition modes, and is not available when using Sequential.\n",
"\n",
"In practice, the main thing about Keras models with multiple outputs that you need to know as a SciKeras user is that Keras expects `X` or `y` to be a list of arrays/tensors, with one array/tensor for each input/output.\n",
"\n",
"Note that \"multiple outputs\" in Keras has a slightly different meaning than \"multiple outputs\" in sklearn. Many tasks that would be considered \"multiple output\" tasks in sklearn can be mapped to a single \"output\" in Keras with multiple units. This notebook specifically focuses on the cases that require multiple distinct Keras outputs.\n",
"\n",
"### 3.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Here we define a simple perceptron that has two outputs, corresponding to one binary classification taks and one multiclass classification task. For example, one output might be \"image has car\" (binary) and the other might be \"color of car in image\" (multiclass)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"id": "6250eb02",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.242199Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.241645Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:11.245089Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:11.245965Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_clf_model(meta):\n",
" inp = keras.layers.Input(shape=(meta[\"n_features_in_\"]))\n",
" x1 = keras.layers.Dense(100, activation=\"relu\")(inp)\n",
" out_bin = keras.layers.Dense(1, activation=\"sigmoid\")(x1)\n",
" out_cat = keras.layers.Dense(meta[\"n_classes_\"][1], activation=\"softmax\")(x1)\n",
" model = keras.Model(inputs=inp, outputs=[out_bin, out_cat])\n",
" model.compile(\n",
" loss=[\"binary_crossentropy\", \"sparse_categorical_crossentropy\"]\n",
" )\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "54475a00",
"metadata": {},
"source": [
"Let's test that this model works with the kind of inputs and outputs we expect."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"id": "a0a4326f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:11.250554Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:11.249301Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.165320Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.165777Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"X = np.random.random(size=(100, 10))\n",
"y_bin = np.random.randint(0, 2, size=(100,))\n",
"y_cat = np.random.randint(0, 5, size=(100, ))\n",
"y = [y_bin, y_cat]\n",
"\n",
"# build mock meta\n",
"meta = {\n",
" \"n_features_in_\": 10,\n",
" \"n_classes_\": [2, 5] # note that we made this a list, one for each output\n",
"}\n",
"\n",
"model = get_clf_model(meta=meta)\n",
"\n",
"model.fit(X, y, verbose=0)\n",
"y_pred = model.predict(X)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"id": "1cade55b",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.170991Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.169740Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.174821Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.175351Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.5043407]\n",
" [0.5343393]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[0][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"id": "1a5a6f09",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.180193Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.179478Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.182899Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.183362Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"[[0.1668242 0.26681244 0.23579268 0.18896833 0.14160235]\n",
" [0.17310768 0.23193464 0.21467383 0.2003931 0.1798907 ]]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_pred[1][:2, :])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "cf9e9a50",
"metadata": {},
"source": [
"As you can see, our `predict` output is also a list of arrays, except it contains probabilities instead of the class predictions.\n",
"\n",
"Our data transormer's job will be to convert from a single numpy array (which is what the sklearn ecosystem works with) to the list of arrays and then back. Additionally, for classifiers, we will want to be able to convert probabilities to class predictions.\n",
"\n",
"We will structure our data on the sklearn side by column-stacking our list\n",
"of arrays. This works well in this case since we have the same number of datapoints in each array.\n",
"\n",
"### 3.2 Define output data transformer\n",
"\n",
"Let's go ahead and protoype this data transformer:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"id": "4cccc582",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.194418Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.193845Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.200428Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.201290Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from typing import List\n",
"\n",
"from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin\n",
"from sklearn.preprocessing import LabelEncoder\n",
"\n",
"\n",
"class MultiOutputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
"\n",
" def fit(self, y):\n",
" y_bin, y_cat = y[:, 0], y[:, 1]\n",
" # Create internal encoders to ensure labels are 0, 1, 2...\n",
" self.bin_encoder_ = LabelEncoder()\n",
" self.cat_encoder_ = LabelEncoder()\n",
" # Fit them to the input data\n",
" self.bin_encoder_.fit(y_bin)\n",
" self.cat_encoder_.fit(y_cat)\n",
" # Save the number of classes\n",
" self.n_classes_ = [\n",
" self.bin_encoder_.classes_.size,\n",
" self.cat_encoder_.classes_.size,\n",
" ]\n",
" # Save number of expected outputs in the Keras model\n",
" # SciKeras will automatically use this to do error-checking\n",
" self.n_outputs_expected_ = 2\n",
" return self\n",
"\n",
" def transform(self, y: np.ndarray) -> List[np.ndarray]:\n",
" y_bin, y_cat = y[:, 0], y[:, 1]\n",
" # Apply transformers to input array\n",
" y_bin = self.bin_encoder_.transform(y_bin)\n",
" y_cat = self.cat_encoder_.transform(y_cat)\n",
" # Split the data into a list\n",
" return [y_bin, y_cat]\n",
"\n",
" def inverse_transform(self, y: List[np.ndarray], return_proba: bool = False) -> np.ndarray:\n",
" y_pred_proba = y # rename for clarity, what Keras gives us are probs\n",
" if return_proba:\n",
" return np.column_stack(y_pred_proba, axis=1)\n",
" # Get class predictions from probabilities\n",
" y_pred_bin = (y_pred_proba[0] > 0.5).astype(int).reshape(-1, )\n",
" y_pred_cat = np.argmax(y_pred_proba[1], axis=1)\n",
" # Pass back through LabelEncoder\n",
" y_pred_bin = self.bin_encoder_.inverse_transform(y_pred_bin)\n",
" y_pred_cat = self.cat_encoder_.inverse_transform(y_pred_cat)\n",
" return np.column_stack([y_pred_bin, y_pred_cat])\n",
" \n",
" def get_metadata(self):\n",
" return {\n",
" \"n_classes_\": self.n_classes_,\n",
" \"n_outputs_expected_\": self.n_outputs_expected_,\n",
" }"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3a831ec7",
"metadata": {},
"source": [
"Note that in addition to the usual `transform` and `inverse_transform` methods, we implement the `get_metadata` method to return the `n_classes_` attribute.\n",
"\n",
"Lets test our transformer with the same dataset we previoulsy used to test our model:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"id": "4a10a212",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.205051Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.203837Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.211432Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.212119Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y`, as will be passed to Keras:\n",
"[array([0, 1, 0, 1]), array([1, 3, 2, 0])]\n"
]
}
],
"source": [
"tf = MultiOutputTransformer()\n",
"\n",
"y_sklearn = np.column_stack(y)\n",
"\n",
"y_keras = tf.fit_transform(y_sklearn)\n",
"print(\"`y`, as will be passed to Keras:\")\n",
"print([y_keras[0][:4], y_keras[1][:4]])"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"id": "5a87a12c",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.215675Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.214304Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.229204Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.230082Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[1, 1],\n",
" [1, 1],\n",
" [0, 2],\n",
" [0, 2],\n",
" [0, 1]])"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"y_pred_sklearn = tf.inverse_transform(y_pred)\n",
"print(\"`y_pred`, as will be returned to sklearn:\")\n",
"y_pred_sklearn[:5]"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"id": "917f1855",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.233607Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.232572Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.238499Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.239298Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"metadata = {'n_classes_': [2, 5], 'n_outputs_expected_': 2}\n"
]
}
],
"source": [
"print(f\"metadata = {tf.get_metadata()}\")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "db4f7be7",
"metadata": {},
"source": [
"Since this looks good, we move on to integrating our transformer into our classifier."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"id": "2aed2b40",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.242906Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.241681Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.248030Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.248867Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
"\n",
"\n",
"class MultiOutputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def target_encoder(self):\n",
" return MultiOutputTransformer()\n",
" \n",
" @staticmethod\n",
" def scorer(y_true, y_pred, **kwargs):\n",
" y_bin, y_cat = y_true[:, 0], y_true[:, 1]\n",
" y_pred_bin, y_pred_cat = y_pred[:, 0], y_pred[:, 1]\n",
" # Keras by default uses the mean of losses of each outputs, so here we do the same\n",
" return np.mean([accuracy_score(y_bin, y_pred_bin), accuracy_score(y_cat, y_pred_cat)])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b6d49d03",
"metadata": {},
"source": [
"### 3.3 Test classifier"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"id": "59f39390",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.252028Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:12.251029Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:12.256361Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:12.257084Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
"\n",
"# Use labels as features, just to make sure we can learn correctly\n",
"X = y_sklearn\n",
"X = StandardScaler().fit_transform(X)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"id": "3a0ff6d5",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:12.260674Z",
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"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.068387Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"0.29000000000000004"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"clf = MultiOutputClassifier(model=get_clf_model, verbose=0, random_state=0)\n",
"\n",
"clf.fit(X, y_sklearn).score(X, y_sklearn)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6b66e765",
"metadata": {},
"source": [
"## 4. Multiple inputs\n",
"\n",
"The process for multiple inputs is similar, but instead of overriding the transformer in `target_encoder` we override `feature_encoder`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"id": "b799bac7",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.071851Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.070865Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:13.075643Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.076369Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"if False:\n",
" from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin\n",
"\n",
"\n",
" class MultiInputTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):\n",
" ...\n",
"\n",
"\n",
" class MultiInputClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return MultiInputTransformer(...)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "983590df",
"metadata": {},
"source": [
"### 4.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Let's define a Keras **regression** Model with 2 inputs:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"id": "0665aa1d",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.080263Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.078895Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:13.085946Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.086634Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_reg_model():\n",
"\n",
" inp1 = keras.layers.Input(shape=(1, ))\n",
" inp2 = keras.layers.Input(shape=(1, ))\n",
"\n",
" x1 = keras.layers.Dense(100, activation=\"relu\")(inp1)\n",
" x2 = keras.layers.Dense(50, activation=\"relu\")(inp2)\n",
"\n",
" concat = keras.layers.Concatenate(axis=-1)([x1, x2])\n",
"\n",
" out = keras.layers.Dense(1)(concat)\n",
"\n",
" model = keras.Model(inputs=[inp1, inp2], outputs=out)\n",
" model.compile(loss=\"mse\")\n",
"\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "0b7d7121",
"metadata": {},
"source": [
"And test it with a small mock dataset:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"id": "7c6ea06e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.089925Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.088966Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:13.668551Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.669511Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"X = np.random.random(size=(100, 2))\n",
"y = np.sum(X, axis=1)\n",
"X = np.split(X, 2, axis=1)\n",
"\n",
"model = get_reg_model()\n",
"\n",
"model.fit(X, y, verbose=0)\n",
"y_pred = model.predict(X).squeeze()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"id": "bc2f9a09",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.673062Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.672035Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:13.679727Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.680381Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-3.5626920690690467"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"from sklearn.metrics import r2_score\n",
"\n",
"r2_score(y, y_pred)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "63d5f267",
"metadata": {},
"source": [
"Having verified that our model builds without errors and accepts the inputs types we expect, we move onto integrating a transformer into our SciKeras model.\n",
"\n",
"### 4.2 Define data transformer\n",
"\n",
"Just like for overriding `target_encoder`, we just need to define a sklearn transformer and drop it into our SciKeras wrapper. Since we hardcoded the input\n",
"shapes into our model and do not rely on any transformer-generated metadata, we can simply use `sklearn.preprocessing.FunctionTransformer`:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"id": "722c0486",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.685829Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.682521Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:13.687514Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:13.688017Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer\n",
"\n",
"\n",
"class MultiInputRegressor(KerasRegressor):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return FunctionTransformer(\n",
" func=lambda X: [X[:, 0], X[:, 1]],\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f58142b5",
"metadata": {},
"source": [
"Note that we did **not** implement `inverse_transform` (that is, we did not pass an `inverse_func` argument to `FunctionTransformer`) because features are never converted back to their original form.\n",
"\n",
"### 4.3 Test regressor"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"id": "51643ace",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:13.698660Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:13.697673Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:14.361078Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:14.361566Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"-2.8231442599245367"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"reg = MultiInputRegressor(model=get_reg_model, verbose=0, random_state=0)\n",
"\n",
"X_sklearn = np.column_stack(X)\n",
"\n",
"reg.fit(X_sklearn, y).score(X_sklearn, y)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "af9912ee",
"metadata": {},
"source": [
"## 5. Multidimensional inputs with MNIST dataset\n",
"\n",
"In this example, we look at how we can use SciKeras to process the MNIST dataset. The dataset is composed of 60,000 images of digits, each of which is a 2D 28x28 image.\n",
"\n",
"The dataset and Keras Model architecture used come from a [Keras example](https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/). It may be beneficial to understand the Keras model by reviewing that example first."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"id": "906510ad",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:14.364632Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:14.364118Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:14.663216Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:14.664125Z"
}
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"(60000, 28, 28)"
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()\n",
"x_train.shape"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "3d6c0f42",
"metadata": {},
"source": [
"The outputs (labels) are numbers 0-9:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"id": "8834d9e7",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:14.667878Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:14.666821Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:14.674802Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:14.675501Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(60000,)\n",
"[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]\n"
]
}
],
"source": [
"print(y_train.shape)\n",
"print(np.unique(y_train))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6aff71b2",
"metadata": {},
"source": [
"First, we will \"flatten\" the data into an array of shape `(n_samples, 28*28)` (i.e. a 2D array). This will allow us to use sklearn ecosystem utilities, for example, `sklearn.preprocessing.MinMaxScaler`."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 27,
"id": "a3008b06",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:14.678712Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:14.677744Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.400161Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.400920Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler\n",
"\n",
"n_samples_train = x_train.shape[0]\n",
"n_samples_test = x_test.shape[0]\n",
"\n",
"x_train = x_train.reshape((n_samples_train, -1))\n",
"x_test = x_test.reshape((n_samples_test, -1))\n",
"x_train = MinMaxScaler().fit_transform(x_train)\n",
"x_test = MinMaxScaler().fit_transform(x_test)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 28,
"id": "02d8c5f6",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.404630Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.403527Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.409807Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.410567Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"(784,)\n"
]
}
],
"source": [
"print(x_train.shape[1:]) # 784 = 28*28"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 29,
"id": "c61a36ee",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.414064Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.412993Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.496915Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.497639Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0.0 1.0\n"
]
}
],
"source": [
"print(np.min(x_train), np.max(x_train)) # scaled 0-1"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "f43980bf",
"metadata": {},
"source": [
"Of course, in this case, we could have just as easily used numpy functions to scale our data, but we use `MinMaxScaler` to demonstrate use of the sklearn ecosystem.\n",
"\n",
"### 5.1 Define Keras Model\n",
"\n",
"Next we will define our Keras model (adapted from [keras.io](https://keras.io/examples/vision/mnist_convnet/)):"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 30,
"id": "c264d43f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.501204Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.500095Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.507439Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.508154Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"num_classes = 10\n",
"input_shape = (28, 28, 1)\n",
"\n",
"\n",
"def get_model(meta):\n",
" model = keras.Sequential(\n",
" [\n",
" keras.Input(input_shape),\n",
" keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation=\"relu\"),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Flatten(),\n",
" keras.layers.Dropout(0.5),\n",
" keras.layers.Dense(num_classes, activation=\"softmax\"),\n",
" ]\n",
" )\n",
" model.compile(\n",
" loss=\"sparse_categorical_crossentropy\"\n",
" )\n",
" return model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "6c5decae",
"metadata": {},
"source": [
"Now let's define a transformer that we will use to reshape our input from the sklearn shape (`(n_samples, 784)`) to the Keras shape (which we will be `(n_samples, 28, 28, 1)`)."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 31,
"id": "ce1e647e",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.511386Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.510443Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.515720Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.516727Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"class MultiDimensionalClassifier(KerasClassifier):\n",
"\n",
" @property\n",
" def feature_encoder(self):\n",
" return FunctionTransformer(\n",
" func=lambda X: X.reshape(X.shape[0], *input_shape),\n",
" )"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 32,
"id": "4c63ba8f",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.520617Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.519369Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:24:15.524634Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:24:15.525357Z"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"clf = MultiDimensionalClassifier(\n",
" model=get_model,\n",
" epochs=10,\n",
" batch_size=128,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" random_state=0,\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"id": "b7a98262",
"metadata": {},
"source": [
"### 5.2 Test\n",
"\n",
"Train and score the model (this takes some time)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 33,
"id": "ccd96f3c",
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-05-04T00:24:15.529099Z",
"iopub.status.busy": "2021-05-04T00:24:15.527519Z",
"iopub.status.idle": "2021-05-04T00:29:00.952854Z",
"shell.execute_reply": "2021-05-04T00:29:00.953341Z"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/10\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/422 [..............................] - ETA: 3:59 - loss: 2.2953"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 2/422 [..............................] - ETA: 40s - loss: 2.2773 "
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.7038"
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 6s - loss: 0.7029"
]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 5s - loss: 0.7019"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.7010"
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.7001"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6991"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6982"
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6973"
]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6963"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6954"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 5s - loss: 0.6945"
]
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{
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.6936"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.6927"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.6918"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 4s - loss: 0.6909"
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 3s - loss: 0.6838"
]
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]
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]
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]
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"395/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.6752"
]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"397/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.6735"
]
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]
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]
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"401/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.6702"
]
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"402/422 [===========================>..] - ETA: 2s - loss: 0.6694"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"403/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.6685"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.6535"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 46s 108ms/step - loss: 0.6527 - val_loss: 0.0817\n"
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"Epoch 2/10\n",
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" 4/422 [..............................] - ETA: 45s - loss: 0.0857"
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" 5/422 [..............................] - ETA: 44s - loss: 0.0901"
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" 7/422 [..............................] - ETA: 44s - loss: 0.0942"
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 30s - loss: 0.1061"
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" 21/422 [>.............................] - ETA: 30s - loss: 0.1070"
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" 55/422 [==>...........................] - ETA: 24s - loss: 0.1213"
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" 56/422 [==>...........................] - ETA: 24s - loss: 0.1215"
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"142/422 [=========>....................] - ETA: 17s - loss: 0.1211"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"261/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.1183"
]
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"262/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.1183"
]
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"263/422 [=================>............] - ETA: 9s - loss: 0.1183 "
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"294/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.1177"
]
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]
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]
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"300/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.1176"
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"301/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.1176"
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"302/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.1175"
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"303/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.1175"
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"308/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.1174"
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"341/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.1169"
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"342/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.1168"
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"348/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.1168"
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]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"357/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.1166"
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.1165"
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]
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]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.1164"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.1163"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"374/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.1163"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1163"
]
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{
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1163"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.1162"
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"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.1155"
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"422/422 [==============================] - 27s 64ms/step - loss: 0.1155 - val_loss: 0.0613\n"
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"280/422 [==================>...........] - ETA: 8s - loss: 0.0831"
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"281/422 [==================>...........] - ETA: 8s - loss: 0.0831"
]
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"287/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0832"
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"288/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0832"
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"289/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0832"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"305/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0832"
]
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"320/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0833"
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"321/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0833"
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"322/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0833"
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"327/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0833"
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]
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]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"354/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0833"
]
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"360/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
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"361/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
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"363/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"380/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
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{
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"386/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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"391/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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{
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"392/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"393/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"396/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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]
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"399/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
]
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{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"400/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"401/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0833"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"422/422 [==============================] - 26s 62ms/step - loss: 0.0832 - val_loss: 0.0457\n"
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"Epoch 4/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0738"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0698"
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" 7/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0712"
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" 8/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0703"
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]
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" 10/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0692"
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" 17/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0661"
]
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" 18/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0658"
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" 19/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0655"
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" 59/422 [===>..........................] - ETA: 22s - loss: 0.0648"
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"258/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.0691"
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"259/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.0691"
]
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"260/422 [=================>............] - ETA: 9s - loss: 0.0691 "
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]
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"299/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0696"
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"338/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0698"
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0699"
]
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"340/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0699"
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"344/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0699"
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"348/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0699"
]
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"349/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0699"
]
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"352/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0699"
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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]
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]
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]
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"373/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0700"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0700"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0700"
]
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"379/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0700"
]
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0700"
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0700"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0699"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0699"
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"422/422 [==============================] - 27s 63ms/step - loss: 0.0699 - val_loss: 0.0431\n"
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" 36/422 [=>............................] - ETA: 23s - loss: 0.0694"
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"277/422 [==================>...........] - ETA: 8s - loss: 0.0626"
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]
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]
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"318/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0623"
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]
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"350/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0621"
]
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0621"
]
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"357/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0621"
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"358/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0621"
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0621"
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0621"
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0621"
]
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{
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0621"
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0621"
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0621"
]
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"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0621"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"391/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0621"
]
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]
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"393/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0621"
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"397/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0621"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"398/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0621"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0620"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0620"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 26s 62ms/step - loss: 0.0620 - val_loss: 0.0402\n"
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"Epoch 6/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0582"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0492"
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" 3/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0449"
]
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" 4/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0436"
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" 5/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0427"
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 7/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0408"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 8/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0407"
]
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" 9/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0406"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 10/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0408"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 11/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0408"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 12/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0410"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 13/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0414"
]
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" 14/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0417"
]
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 25s - loss: 0.0425"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"255/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.0531"
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"256/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.0531"
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"257/422 [=================>............] - ETA: 10s - loss: 0.0532"
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"258/422 [=================>............] - ETA: 9s - loss: 0.0532 "
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"265/422 [=================>............] - ETA: 9s - loss: 0.0532"
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{
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"278/422 [==================>...........] - ETA: 8s - loss: 0.0534"
]
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]
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"295/422 [===================>..........] - ETA: 7s - loss: 0.0536"
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"296/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0536"
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0540"
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"336/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0541"
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"337/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0541"
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]
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0545"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0545"
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0545"
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0545"
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"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0548"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"416/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0549"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"422/422 [==============================] - 26s 63ms/step - loss: 0.0549 - val_loss: 0.0360\n"
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"Epoch 7/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0128"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0151"
]
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" 10/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0370"
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0460"
]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0461"
]
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" 28/422 [>.............................] - ETA: 24s - loss: 0.0463"
]
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]
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" 30/422 [=>............................] - ETA: 24s - loss: 0.0465"
]
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" 31/422 [=>............................] - ETA: 24s - loss: 0.0466"
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" 32/422 [=>............................] - ETA: 24s - loss: 0.0467"
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"154/422 [=========>....................] - ETA: 16s - loss: 0.0517"
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"306/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0515"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"307/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0515"
]
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"313/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0515"
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"314/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0515"
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"354/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0514"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0514"
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]
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"366/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0513"
]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0513"
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0513"
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"381/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
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"382/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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"383/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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{
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"384/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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"385/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"387/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0513"
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"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0514"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0514"
]
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{
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"390/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0514"
]
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"393/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0514"
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"394/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0514"
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"395/422 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.0514"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0514"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 27s 63ms/step - loss: 0.0514 - val_loss: 0.0404\n"
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"Epoch 8/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0257"
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" 2/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0290"
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" 3/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0381"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 5/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0450"
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" 6/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0473"
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" 7/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0490"
]
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" 8/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0505"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 9/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0513"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 10/422 [..............................] - ETA: 25s - loss: 0.0514"
]
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"331/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0487"
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"332/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0487"
]
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"333/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0487"
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"340/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"356/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0487"
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]
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]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"368/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
]
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
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"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0487"
]
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"373/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
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"378/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"412/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"413/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"414/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"415/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"419/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"420/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"421/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0487"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 27s 63ms/step - loss: 0.0487 - val_loss: 0.0367\n"
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"Epoch 9/10\n",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 7/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0391"
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" 8/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0393"
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" 9/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0396"
]
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" 10/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0394"
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" 11/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0392"
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" 12/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0389"
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" 13/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0386"
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" 14/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0383"
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" 15/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0380"
]
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" 16/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0377"
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" 17/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0376"
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" 19/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0375"
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" 20/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0375"
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]
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" 24/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0382"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 25/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0383"
]
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" 26/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0385"
]
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" 27/422 [>.............................] - ETA: 26s - loss: 0.0387"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 28/422 [>.............................] - ETA: 25s - loss: 0.0388"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 29/422 [=>............................] - ETA: 25s - loss: 0.0389"
]
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"150/422 [=========>....................] - ETA: 16s - loss: 0.0421"
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"151/422 [=========>....................] - ETA: 16s - loss: 0.0421"
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]
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]
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"310/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0434"
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"311/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"312/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
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"313/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
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"316/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
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"317/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"318/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"319/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"320/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"321/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"322/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"323/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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{
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"324/422 [======================>.......] - ETA: 6s - loss: 0.0435"
]
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"325/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0435"
]
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]
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"333/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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"334/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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"335/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"336/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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"337/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"338/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"340/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0436"
]
},
{
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"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"341/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0436"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"342/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"343/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
},
{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"344/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
},
{
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"345/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"350/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"351/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"352/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
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"353/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
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"354/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
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"355/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
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"356/422 [========================>.....] - ETA: 4s - loss: 0.0437"
]
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"357/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0437"
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"358/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"359/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"360/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"362/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"363/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"364/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"365/422 [========================>.....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"366/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"367/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
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"371/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"372/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0438"
]
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{
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"output_type": "stream",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"374/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0438"
]
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"375/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0438"
]
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"376/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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"377/422 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
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"380/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"381/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"382/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
},
{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"383/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"384/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"385/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"386/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"388/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"389/422 [==========================>...] - ETA: 2s - loss: 0.0439"
]
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{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"390/422 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.0439"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 27s 63ms/step - loss: 0.0440 - val_loss: 0.0340\n"
]
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"Epoch 10/10\n",
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" 1/422 [..............................] - ETA: 24s - loss: 0.0053"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 2/422 [..............................] - ETA: 30s - loss: 0.0204"
]
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{
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 3/422 [..............................] - ETA: 28s - loss: 0.0287"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 4/422 [..............................] - ETA: 27s - loss: 0.0305"
]
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" 5/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0306"
]
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" 6/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0306"
]
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" 7/422 [..............................] - ETA: 26s - loss: 0.0322"
]
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" 89/422 [=====>........................] - ETA: 20s - loss: 0.0392"
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"127/422 [========>.....................] - ETA: 17s - loss: 0.0403"
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"249/422 [================>.............] - ETA: 10s - loss: 0.0415"
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"282/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0417"
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"283/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
]
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"284/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
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"285/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
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"288/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
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"289/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
]
},
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"290/422 [===================>..........] - ETA: 8s - loss: 0.0418"
]
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"295/422 [===================>..........] - ETA: 7s - loss: 0.0418"
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"297/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0419"
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"298/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0419"
]
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"299/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0419"
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"300/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0419"
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]
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"302/422 [====================>.........] - ETA: 7s - loss: 0.0419"
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"322/422 [=====================>........] - ETA: 6s - loss: 0.0420"
]
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"328/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0420"
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"329/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0420"
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"330/422 [======================>.......] - ETA: 5s - loss: 0.0421"
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"339/422 [=======================>......] - ETA: 5s - loss: 0.0421"
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"351/422 [=======================>......] - ETA: 4s - loss: 0.0422"
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]
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"368/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0423"
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"369/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0423"
]
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"370/422 [=========================>....] - ETA: 3s - loss: 0.0423"
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]
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"407/422 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0424"
]
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"408/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0424"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"409/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0424"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"410/422 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0424"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"422/422 [==============================] - 26s 62ms/step - loss: 0.0424 - val_loss: 0.0331\n"
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"data": {
"text/plain": [
"MultiDimensionalClassifier(\n",
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"\tbuild_fn=None\n",
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"output_type": "execute_result"
}
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{
"cell_type": "code",
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" 1/79 [..............................] - ETA: 5s"
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" 4/79 [>.............................] - ETA: 1s"
]
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" 7/79 [=>............................] - ETA: 1s"
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"11/79 [===>..........................] - ETA: 1s"
]
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"15/79 [====>.........................] - ETA: 1s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"19/79 [======>.......................] - ETA: 0s"
]
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"22/79 [=======>......................] - ETA: 0s"
]
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"26/79 [========>.....................] - ETA: 0s"
]
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"30/79 [==========>...................] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"34/79 [===========>..................] - ETA: 0s"
]
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"38/79 [=============>................] - ETA: 0s"
]
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"42/79 [==============>...............] - ETA: 0s"
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"46/79 [================>.............] - ETA: 0s"
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"50/79 [=================>............] - ETA: 0s"
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"54/79 [===================>..........] - ETA: 0s"
]
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"58/79 [=====================>........] - ETA: 0s"
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]
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"65/79 [=======================>......] - ETA: 0s"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"69/79 [=========================>....] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"72/79 [==========================>...] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"76/79 [===========================>..] - ETA: 0s"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"79/79 [==============================] - 1s 16ms/step\n"
]
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{
"name": "stdout",
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"text": [
"Test score (accuracy): 0.99\n"
]
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"source": [
"score = clf.score(x_test, y_test)\n",
"print(f\"Test score (accuracy): {score:.2f}\")"
]
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"metadata": {
"jupytext": {
"formats": "ipynb,md"
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"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
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"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
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"version": "3.8.9"
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"nbformat_minor": 5
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