kaggleを使っていると（お手本コードの写経）、最終的にこんな感じの結果を得られるのだが、見方がわからないので、画像に出てくるキーワードがなにを指しているのか、調べた内容をまとめておこうと思います。
パッチワークのように、つぎはぎを合わせた知識なので、あっている保証はありませんが。。
Layer (type)
（左）モデルの名前
（右）層の種類
層の種類
- Input Layer（入力層）
- Embedding（隠れ層）
- GRU（ゲート付き回帰型ユニット）
- Concatenate（垂直結合）
- Dense（全結合層）
- Dropout（過学習防止）
Output Shape
出力される特徴マップの形状を示す
- バッチサイズ
- チャンネル数
- 高さ
- 幅
Param#
モデルの学習実行後に獲得される値（重みとも）
Connected to
実行コードのどこと紐づいているか
まとめ
きっと機械学習初学者にありがちな失敗というか、失態なんでしょうが、最終的に得られた結果の意味がわからない問題。
今回は、写経したコードはメルカリでの販売価格の予想をするという目的は明確に把握していたが、最終的にどんなアウトプットが得られるのかがわかっていなかったので、今回のような失態に繋がったのではと。
この２点を、実装する前にしっかり整理したうえで学習を進めていきたいと思います。
