RINA - Démonstrateur d’utilisation de l’intelligence artificielle pour la gestion opérationnelle des risques naturels gravitaires géologiques | FEREC 2020

38 APPENDIX A. RESULTS OF SERIES OF EXPERIMENTS USING DNN dense_16 (Dense) (None, 64) 1344 ___________________________________________________________________________________ dropout_9 (Dropout) (None, 64) 0 ___________________________________________________________________________________ main (Dense) (None, 2) 130 =================================================================================== Total params: 1,474 Trainable params: 1,474 Non-trainable params: 0 __________________________________________________________________________________ -> confusion matrix: 0 1 0 704 234 1 70 72 -> accuracy:72.0 -> precision:[91. 24.] -> recall:[75. 51.] ->binary_class-bsize:64-epochs:60-lr:0.001-hidden_l:32-weighting_class:True-dropout:0 -var_shift:(’rain’,’nb’)-nb_lags:(10,10)-rescale:True-date:13_07_08_30 All params -> bsize : 64 -> epochs : 60 -> lr : 0.001 -> hidden_l : 32 -> weighting_class : True -> dropout : 0 -> var_shift : (’rain’, ’nb’) -> nb_lags : (10, 10) -> rescale : True -> date : 13_07_08_30 Model: "binary_class" ______________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================================ input_12 (InputLayer) [(None, 20)] 0 ________________________________________________________________________________ dense_11 (Dense) (None, 32) 672 ________________________________________________________________________________