スパース モデルに学習させるプロセスは、通常のモデルに学習させる場合と同じです。スパース モデルは内部でスパース度を維持します。ハイパーパラメーターを調整する以外に、追加の操作は必要ありません。
sparse_model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
sparse_model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=15, validation_split=0.1)
sparse_model.save_weights("model_sparse_0.2", save_format="tf")注記:
save_weights を呼び出すときは、「tf」フォーマットを使用して重みを保存します。