diff --git a/notebooks/mnist.ipynb b/notebooks/mnist.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..669268a
--- /dev/null
+++ b/notebooks/mnist.ipynb
@@ -0,0 +1,10995 @@
+{
+ "cells": [
+  {
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+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "xLOXFOT5Q40E"
+   },
+   "source": [
+    "##### Copyright 2020 The TensorFlow Authors."
+   ]
+  },
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+   "execution_count": 1,
+   "metadata": {
+    "cellView": "form",
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+    "colab_type": "code",
+    "id": "iiQkM5ZgQ8r2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
+    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
+    "# You may obtain a copy of the License at\n",
+    "#\n",
+    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
+    "#\n",
+    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
+    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
+    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
+    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
+    "# limitations under the License."
+   ]
+  },
+  {
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+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "j6331ZSsQGY3"
+   },
+   "source": [
+    "# MNIST classification"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "i9Jcnb8bQQyd"
+   },
+   "source": [
+    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
+    "  <td>\n",
+    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://www.tensorflow.org/quantum/tutorials/mnist\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png\" />View on TensorFlow.org</a>\n",
+    "  </td>\n",
+    "  <td>\n",
+    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/quantum/blob/master/docs/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\" />Run in Google Colab</a>\n",
+    "  </td>\n",
+    "  <td>\n",
+    "    <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/quantum/blob/master/docs/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\" />View source on GitHub</a>\n",
+    "  </td>\n",
+    "  <td>\n",
+    "    <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/quantum/docs/tutorials/mnist.ipynb\"><img src=\"https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png\" />Download notebook</a>\n",
+    "  </td>\n",
+    "</table>"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "udLObUVeGfTs"
+   },
+   "source": [
+    "This tutorial builds a quantum neural network (QNN) to classify a simplified version of MNIST, similar to the approach used in <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al</a>. The performance of the quantum neural network on this classical data problem is compared with a classical neural network."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "X35qHdh5Gzqg"
+   },
+   "source": [
+    "## Setup"
+   ]
+  },
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+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "TorxE5tnkvb2"
+   },
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+   "source": [
+    "!pip install -q tensorflow==2.1.0"
+   ]
+  },
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+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "FxkQA6oblNqI"
+   },
+   "source": [
+    "Install TensorFlow Quantum:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 3,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "saFHsRDpkvkH"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "!pip install -q tensorflow-quantum"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "hdgMMZEBGqyl"
+   },
+   "source": [
+    "Now import TensorFlow and the module dependencies:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 4,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "enZ300Bflq80"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "import tensorflow as tf\n",
+    "import tensorflow_quantum as tfq\n",
+    "\n",
+    "import cirq\n",
+    "import sympy\n",
+    "import numpy as np\n",
+    "import seaborn as sns\n",
+    "import collections\n",
+    "\n",
+    "# visualization tools\n",
+    "%matplotlib inline\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
+    "from cirq.contrib.svg import SVGCircuit"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "b08Mmbs8lr81"
+   },
+   "source": [
+    "## 1. Load the data\n",
+    "\n",
+    "In this tutorial you will build a binary classifier to distinguish between the digits 3 and 6, following <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> This section covers the data handling that:\n",
+    "\n",
+    "- Loads the raw data from Keras.\n",
+    "- Filters the dataset to only 3s and 6s.\n",
+    "- Downscales the images so they fit can fit in a quantum computer.\n",
+    "- Removes any contradictory examples.\n",
+    "- Converts the binary images to Cirq circuits.\n",
+    "- Converts the Circ circuits to TensorFlow Quantum circuits. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "pDUdGxn-ojgy"
+   },
+   "source": [
+    "### 1.1 Load the raw data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "xZyGXlaKojgz"
+   },
+   "source": [
+    "Load the MNIST dataset distributed with Keras. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 5,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "d9OSExvCojg0"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz\n",
+      "\r",
+      "    8192/11490434 [..............................] - ETA: 0s"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\r",
+      " 4816896/11490434 [===========>..................] - ETA: 0s"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\r",
+      "11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Number of original training examples: 60000\n",
+      "Number of original test examples: 60000\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()\n",
+    "\n",
+    "# Rescale the images from [0,255] to the [0.0,1.0] range.\n",
+    "x_train, x_test = x_train[..., np.newaxis]/255.0, x_test[..., np.newaxis]/255.0\n",
+    "\n",
+    "print(\"Number of original training examples:\", len(x_train))\n",
+    "print(\"Number of original test examples:\", len(x_train))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "fZpbygdGojg3"
+   },
+   "source": [
+    "Filter the dataset to keep just the 3s and 6s,  remove the other classes. At the same time convert the label, `y`, to boolean: `True` for `3` and `False` for 6. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 6,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "hOw68cCZojg4"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def filter_36(x, y):\n",
+    "    keep = (y == 3) | (y == 6)\n",
+    "    x, y = x[keep], y[keep]\n",
+    "    y = y == 3\n",
+    "    return x,y"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 7,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "p-XEU8egGL6q"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Number of filtered training examples: 12049\n",
+      "Number of filtered test examples: 1968\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train, y_train = filter_36(x_train, y_train)\n",
+    "x_test, y_test = filter_36(x_test, y_test)\n",
+    "\n",
+    "print(\"Number of filtered training examples:\", len(x_train))\n",
+    "print(\"Number of filtered test examples:\", len(x_test))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "3wyiaP0Xojg_"
+   },
+   "source": [
+    "Show the first example:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 8,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "j5STP7MbojhA"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "True\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "<matplotlib.colorbar.Colorbar at 0x7fd9d1613978>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 8,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    },
+    {
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+    "### 1.2 Downscale the images"
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+    "An image size of 28x28 is much too large for current quantum computers. Resize the image down to 4x4:"
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"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+      "text/plain": [
+       "<Figure size 432x288 with 2 Axes>"
+      ]
+     },
+     "metadata": {
+      "needs_background": "light"
+     },
+     "output_type": "display_data"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(y_train[0])\n",
+    "\n",
+    "plt.imshow(x_train_small[0,:,:,0], vmin=0, vmax=1)\n",
+    "plt.colorbar()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "gGeF1_qtojhK"
+   },
+   "source": [
+    "### 1.3 Remove contradictory examples"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "7ZLkq2yeojhL"
+   },
+   "source": [
+    "From section *3.3 Learning to Distinguish Digits* of <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a>, filter the dataset to remove images that are labeled as belonging to both classes.\n",
+    "\n",
+    "This is not a standard machine-learning procedure, but is included in the interest of following the paper."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 11,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "LqOPW0C7ojhL"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def remove_contradicting(xs, ys):\n",
+    "    mapping = collections.defaultdict(set)\n",
+    "    # Determine the set of labels for each unique image:\n",
+    "    for x,y in zip(xs,ys):\n",
+    "       mapping[tuple(x.flatten())].add(y)\n",
+    "    \n",
+    "    new_x = []\n",
+    "    new_y = []\n",
+    "    for x,y in zip(xs, ys):\n",
+    "      labels = mapping[tuple(x.flatten())]\n",
+    "      if len(labels) == 1:\n",
+    "          new_x.append(x)\n",
+    "          new_y.append(list(labels)[0])\n",
+    "      else:\n",
+    "          # Throw out images that match more than one label.\n",
+    "          pass\n",
+    "    \n",
+    "    num_3 = sum(1 for value in mapping.values() if True in value)\n",
+    "    num_6 = sum(1 for value in mapping.values() if False in value)\n",
+    "    num_both = sum(1 for value in mapping.values() if len(value) == 2)\n",
+    "\n",
+    "    print(\"Number of unique images:\", len(mapping.values()))\n",
+    "    print(\"Number of 3s: \", num_3)\n",
+    "    print(\"Number of 6s: \", num_6)\n",
+    "    print(\"Number of contradictory images: \", num_both)\n",
+    "    print()\n",
+    "    print(\"Initial number of examples: \", len(xs))\n",
+    "    print(\"Remaining non-contradictory examples: \", len(new_x))\n",
+    "    \n",
+    "    return np.array(new_x), np.array(new_y)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "VMOiJfz_ojhP"
+   },
+   "source": [
+    "The resulting counts do not closely match the reported values, but the exact procedure is not specified.\n",
+    "\n",
+    "It is also worth noting here that applying filtering contradictory examples at this point does not totally prevent the model from receiving contradictory training examples: the next step binarizes the data which will cause more collisions. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 12,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "zpnsAssWojhP",
+    "scrolled": true
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Number of unique images: 10387\n",
+      "Number of 3s:  4961\n",
+      "Number of 6s:  5475\n",
+      "Number of contradictory images:  49\n",
+      "\n",
+      "Initial number of examples:  12049\n",
+      "Remaining non-contradictory examples:  11520\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "x_train_nocon, y_train_nocon = remove_contradicting(x_train_small, y_train)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "SlJ5NVaPojhT"
+   },
+   "source": [
+    "### 1.3 Encode the data as quantum circuits\n",
+    "\n",
+    "To process images using a quantum computer, <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> proposed representing each pixel with a qubit, with the state depending on the value of the pixel. The first step is to convert to a binary encoding."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 13,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "1z8J7OyDojhV"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "THRESHOLD = 0.5\n",
+    "\n",
+    "x_train_bin = np.array(x_train_nocon > THRESHOLD, dtype=np.float32)\n",
+    "x_test_bin = np.array(x_test_small > THRESHOLD, dtype=np.float32)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "oLyxS9KlojhZ"
+   },
+   "source": [
+    "The qubits at pixel indices with values that exceed a threshold, are rotated through an $X$ gate."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 14,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "aOu_3-3ZGL61"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def convert_to_circuit(image):\n",
+    "    \"\"\"Encode truncated classical image into quantum datapoint.\"\"\"\n",
+    "    values = np.ndarray.flatten(image)\n",
+    "    qubits = cirq.GridQubit.rect(4, 4)\n",
+    "    circuit = cirq.Circuit()\n",
+    "    for i, value in enumerate(values):\n",
+    "        if value:\n",
+    "            circuit.append(cirq.X(qubits[i]))\n",
+    "    return circuit\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "x_train_circ = [convert_to_circuit(x) for x in x_train_bin]\n",
+    "x_test_circ = [convert_to_circuit(x) for x in x_test_bin]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "zSCXqzOzojhd"
+   },
+   "source": [
+    "Here is the circuit created for the first example (circuit diagrams do not show qubits with zero gates):"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 15,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "w3POmUEUojhe",
+    "scrolled": false
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "findfont: Font family ['Arial'] not found. Falling back to DejaVu Sans.\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "data": {
+      "image/svg+xml": [
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=\"169.517734375\" height=\"100.0\"><line x1=\"34.7588671875\" x2=\"139.517734375\" y1=\"25.0\" y2=\"25.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"34.7588671875\" x2=\"139.517734375\" y1=\"75.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><rect x=\"10.0\" y=\"5.0\" width=\"49.517734375\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"34.7588671875\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(2, 2): </text><rect x=\"10.0\" y=\"55.0\" width=\"49.517734375\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"34.7588671875\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(3, 1): </text><rect x=\"79.517734375\" y=\"5.0\" width=\"40\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"99.517734375\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"18px\">X</text><rect x=\"79.517734375\" y=\"55.0\" width=\"40\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"99.517734375\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"18px\">X</text></svg>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<cirq.contrib.svg.svg.SVGCircuit at 0x7fd9cc6739b0>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 15,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "SVGCircuit(x_train_circ[0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "AEQMxCcBojhg"
+   },
+   "source": [
+    "Compare this circuit to the indices where the image value exceeds the threshold:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 16,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "TBIsiXdtojhh"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "array([[2, 2],\n",
+       "       [3, 1]])"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 16,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "bin_img = x_train_bin[0,:,:,0]\n",
+    "indices = np.array(np.where(bin_img)).T\n",
+    "indices"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "mWZ24w1Oojhk"
+   },
+   "source": [
+    "Convert these `Cirq` circuits to tensors for `tfq`:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 17,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "IZStEMk4ojhk"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train_tfcirc = tfq.convert_to_tensor(x_train_circ)\n",
+    "x_test_tfcirc = tfq.convert_to_tensor(x_test_circ)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "4USiqeOqGL67"
+   },
+   "source": [
+    "## 2. Quantum neural network\n",
+    "\n",
+    "There is little guidance for a quantum circuit structure that classifies images. Since the classification is based on the expectation of the readout qubit, <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> propose using two qubit gates, with the readout qubit always acted upon. This is similar in some ways to running small a <a href=\"https://arxiv.org/abs/1511.06464\" class=\"external\">Unitary RNN</a> across the pixels."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "knIzawEeojho"
+   },
+   "source": [
+    "### 2.1 Build the model circuit\n",
+    "\n",
+    "This following example shows this layered approach. Each layer uses *n* instances of the same gate, with each of the data qubits acting on the readout qubit.\n",
+    "\n",
+    "Start with a simple class that will add a layer of these gates to a circuit:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 18,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "-hjxxgU5ojho"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "class CircuitLayerBuilder():\n",
+    "    def __init__(self, data_qubits, readout):\n",
+    "        self.data_qubits = data_qubits\n",
+    "        self.readout = readout\n",
+    "    \n",
+    "    def add_layer(self, circuit, gate, prefix):\n",
+    "        for i, qubit in enumerate(self.data_qubits):\n",
+    "            symbol = sympy.Symbol(prefix + '-' + str(i))\n",
+    "            circuit.append(gate(qubit, self.readout)**symbol)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "Sjo5hANFojhr"
+   },
+   "source": [
+    "Build an example circuit layer to see how it looks:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 19,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "SzXWOpUGojhs"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "image/svg+xml": [
+       "<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=\"522.59953125\" height=\"250.0\"><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"25.0\" y2=\"25.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"75.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"125.0\" y2=\"125.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"175.0\" y2=\"175.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"39.810625\" x2=\"492.59953125000004\" y1=\"225.0\" y2=\"225.0\" stroke=\"#1967d2\" stroke-width=\"1\" /><line x1=\"129.99353515625\" x2=\"129.99353515625\" y1=\"25.0\" y2=\"75.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"230.73810546875004\" x2=\"230.73810546875004\" y1=\"25.0\" y2=\"125.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"331.48267578125007\" x2=\"331.48267578125007\" y1=\"25.0\" y2=\"175.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><line x1=\"432.22724609375007\" x2=\"432.22724609375007\" y1=\"25.0\" y2=\"225.0\" stroke=\"black\" stroke-width=\"3\" /><rect x=\"10.0\" y=\"5.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(-1, -1): </text><rect x=\"10.0\" y=\"55.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(0, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"105.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"125.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(1, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"155.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"175.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(2, 0): </text><rect x=\"10.0\" y=\"205.0\" width=\"59.62125\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"0\" /><text x=\"39.810625\" y=\"225.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">(3, 0): </text><rect x=\"89.62125\" y=\"55.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"129.99353515625\" y=\"75.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX^(xx-0)</text><rect x=\"89.62125\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"129.99353515625\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX</text><rect x=\"190.36582031250003\" y=\"105.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"230.73810546875004\" y=\"125.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX^(xx-1)</text><rect x=\"190.36582031250003\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"230.73810546875004\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX</text><rect x=\"291.11039062500004\" y=\"155.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"331.48267578125007\" y=\"175.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX^(xx-2)</text><rect x=\"291.11039062500004\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"331.48267578125007\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX</text><rect x=\"391.85496093750004\" y=\"205.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"432.22724609375007\" y=\"225.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX^(xx-3)</text><rect x=\"391.85496093750004\" y=\"5.0\" width=\"80.74457031250002\" height=\"40\" stroke=\"black\" fill=\"white\" stroke-width=\"1\" /><text x=\"432.22724609375007\" y=\"25.0\" dominant-baseline=\"middle\" text-anchor=\"middle\" font-size=\"14px\">XX</text></svg>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<cirq.contrib.svg.svg.SVGCircuit at 0x7fd9a8463630>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 19,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "demo_builder = CircuitLayerBuilder(data_qubits = cirq.GridQubit.rect(4,1),\n",
+    "                                   readout=cirq.GridQubit(-1,-1))\n",
+    "\n",
+    "circuit = cirq.Circuit()\n",
+    "demo_builder.add_layer(circuit, gate = cirq.XX, prefix='xx')\n",
+    "SVGCircuit(circuit)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "T-QhPE1pojhu"
+   },
+   "source": [
+    "Now build a two-layered model, matching the data-circuit size, and include the preparation and readout operations."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "JiALbpwRGL69"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def create_quantum_model():\n",
+    "    \"\"\"Create a QNN model circuit and readout operation to go along with it.\"\"\"\n",
+    "    data_qubits = cirq.GridQubit.rect(4, 4)  # a 4x4 grid.\n",
+    "    readout = cirq.GridQubit(-1, -1)         # a single qubit at [-1,-1]\n",
+    "    circuit = cirq.Circuit()\n",
+    "    \n",
+    "    # Prepare the readout qubit.\n",
+    "    circuit.append(cirq.X(readout))\n",
+    "    circuit.append(cirq.H(readout))\n",
+    "    \n",
+    "    builder = CircuitLayerBuilder(\n",
+    "        data_qubits = data_qubits,\n",
+    "        readout=readout)\n",
+    "\n",
+    "    # Then add layers (experiment by adding more).\n",
+    "    builder.add_layer(circuit, cirq.XX, \"xx1\")\n",
+    "    builder.add_layer(circuit, cirq.ZZ, \"zz1\")\n",
+    "\n",
+    "    # Finally, prepare the readout qubit.\n",
+    "    circuit.append(cirq.H(readout))\n",
+    "\n",
+    "    return circuit, cirq.Z(readout)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 21,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "2QZvVh7vojhx"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "model_circuit, model_readout = create_quantum_model()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "LY7vbY6yfABE"
+   },
+   "source": [
+    "### 2.2 Wrap the model-circuit in a tfq-keras model\n",
+    "\n",
+    "Build the Keras model with the quantum components. This model is fed the \"quantum data\", from `x_train_circ`, that encodes the classical data. It uses a *Parametrized Quantum Circuit* layer, `tfq.layers.PQC`, to train the model circuit, on the quantum data.\n",
+    "\n",
+    "To classify these images, <a href=\"https://arxiv.org/pdf/1802.06002.pdf\" class=\"external\">Farhi et al.</a> proposed taking the expectation of a readout qubit in a parameterized circuit. The expectation returns a value between 1 and -1."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 22,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "ZYdf_KOxojh0"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Build the Keras model.\n",
+    "model = tf.keras.Sequential([\n",
+    "    # The input is the data-circuit, encoded as a tf.string\n",
+    "    tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string),\n",
+    "    # The PQC layer returns the expected value of the readout gate, range [-1,1].\n",
+    "    tfq.layers.PQC(model_circuit, model_readout),\n",
+    "])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "jz-FbVc9ojh3"
+   },
+   "source": [
+    "Next, describe the training procedure to the model, using the `compile` method.\n",
+    "\n",
+    "Since the the expected readout is in the range `[-1,1]`, optimizing the hinge loss is a somewhat natural fit. \n",
+    "\n",
+    "Note: Another valid approach would be to shift the output range to `[0,1]`, and treat it as the probability the model assigns to class `3`. This could be used with a standard a `tf.losses.BinaryCrossentropy` loss.\n",
+    "\n",
+    "To use the hinge loss here you need to make two small adjustments. First convert the labels, `y_train`, from boolean to `[-1,1]`, as expected by the hinge loss."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "CgMNkC1Fojh5"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "y_train_hinge = 2.0*y_train-1.0\n",
+    "y_test_hinge = 2.0*y_test-1.0"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "5nwnveDiojh7"
+   },
+   "source": [
+    "Second, use a custiom `hinge_accuracy` metric that correctly handles `[-1, 1]` as the `y_true` labels argument. \n",
+    "`tf.losses.BinaryAccuracy(threshold=0.0)` expects `y_true` to be a boolean, and so can't be used with hinge loss)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 24,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "3XKtZ_TEojh8"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def hinge_accuracy(y_true, y_pred):\n",
+    "    y_true = tf.squeeze(y_true) > 0.0\n",
+    "    y_pred = tf.squeeze(y_pred) > 0.0\n",
+    "    result = tf.cast(y_true == y_pred, tf.float32)\n",
+    "\n",
+    "    return tf.reduce_mean(result)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "FlpETlLRojiA"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "model.compile(\n",
+    "    loss=tf.keras.losses.Hinge(),\n",
+    "    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
+    "    metrics=[hinge_accuracy])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 26,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "jkHq2RstojiC"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Model: \"sequential\"\n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
+      "=================================================================\n",
+      "pqc (PQC)                    (None, 1)                 32        \n",
+      "=================================================================\n",
+      "Total params: 32\n",
+      "Trainable params: 32\n",
+      "Non-trainable params: 0\n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "None\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(model.summary())"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "lsuOzDYblA9s"
+   },
+   "source": [
+    "### Train the quantum model\n",
+    "\n",
+    "Now train the model—this takes about 45 min. If you don't want to wait that long, use a small subset of the data (set `NUM_EXAMPLES=500`, below). This doesn't really affect the model's progress during training (it only has 32 parameters, and doesn't need much data to constrain these). Using fewer examples just ends training earlier (5min), but runs long enough to show that it is making progress in the validation logs."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 27,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "n8vuQpSLlBV2"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "EPOCHS = 3\n",
+    "BATCH_SIZE = 32\n",
+    "\n",
+    "NUM_EXAMPLES = len(x_train_tfcirc)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 28,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "qJnNG-3JojiI"
+   },
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "x_train_tfcirc_sub = x_train_tfcirc[:NUM_EXAMPLES]\n",
+    "y_train_hinge_sub = y_train_hinge[:NUM_EXAMPLES]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "QMSdgGC1GL7D"
+   },
+   "source": [
+    "Training this model to convergence should achieve >85% accuracy on the test set."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 29,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "Ya9qP3KkojiM"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Train on 11520 samples, validate on 1968 samples\n",
+      "Epoch 1/3\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "\r",
+      "   32/11520 [..............................] - ETA: 14:01 - loss: 1.0006 - hinge_accuracy: 0.4375"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\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",
+      "   64/11520 [..............................] - ETA: 10:10 - loss: 1.0005 - hinge_accuracy: 0.4531"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\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",
+      "   96/11520 [..............................] - ETA: 8:50 - loss: 1.0010 - hinge_accuracy: 0.4167 "
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  128/11520 [..............................] - ETA: 8:09 - loss: 1.0012 - hinge_accuracy: 0.4062"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  160/11520 [..............................] - ETA: 7:44 - loss: 1.0009 - hinge_accuracy: 0.4375"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  192/11520 [..............................] - ETA: 7:28 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4740"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  224/11520 [..............................] - ETA: 7:16 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4777"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  256/11520 [..............................] - ETA: 7:06 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4922"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  288/11520 [..............................] - ETA: 6:58 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.5000"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  320/11520 [..............................] - ETA: 6:52 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4875"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  352/11520 [..............................] - ETA: 6:47 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4915"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  384/11520 [>.............................] - ETA: 6:43 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4844"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  416/11520 [>.............................] - ETA: 6:39 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4856"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  448/11520 [>.............................] - ETA: 6:35 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4866"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  480/11520 [>.............................] - ETA: 6:31 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4833"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  512/11520 [>.............................] - ETA: 6:28 - loss: 1.0003 - hinge_accuracy: 0.4785"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  544/11520 [>.............................] - ETA: 6:25 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4706"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  576/11520 [>.............................] - ETA: 6:23 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4740"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  608/11520 [>.............................] - ETA: 6:20 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4737"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  640/11520 [>.............................] - ETA: 6:18 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4734"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  672/11520 [>.............................] - ETA: 6:15 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4747"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  704/11520 [>.............................] - ETA: 6:13 - loss: 1.0004 - hinge_accuracy: 0.4744"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\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",
+      "  736/11520 [>.............................] - ETA: 6:11 - loss: 1.0003 - hinge_accuracy: 0.4742"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
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+      "  768/11520 [=>............................] - ETA: 6:09 - loss: 1.0003 - hinge_accuracy: 0.4792"
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+      "  800/11520 [=>............................] - ETA: 6:07 - loss: 1.0003 - hinge_accuracy: 0.4787"
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+      "  832/11520 [=>............................] - ETA: 6:05 - loss: 1.0003 - hinge_accuracy: 0.4796"
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+      "  864/11520 [=>............................] - ETA: 6:03 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4861"
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+      "  896/11520 [=>............................] - ETA: 6:01 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4900"
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+      "  928/11520 [=>............................] - ETA: 6:00 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4903"
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+      "  960/11520 [=>............................] - ETA: 5:58 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4948"
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+      "  992/11520 [=>............................] - ETA: 5:56 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4899"
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+      " 1024/11520 [=>............................] - ETA: 5:55 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4922"
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+      " 1088/11520 [=>............................] - ETA: 5:51 - loss: 1.0002 - hinge_accuracy: 0.4908"
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+      " 1472/11520 [==>...........................] - ETA: 5:34 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4966"
+     ]
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+      " 1504/11520 [==>...........................] - ETA: 5:32 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4987"
+     ]
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+      " 1536/11520 [===>..........................] - ETA: 5:31 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 1600/11520 [===>..........................] - ETA: 5:28 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4950"
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+      " 1632/11520 [===>..........................] - ETA: 5:27 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4908"
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+      " 1664/11520 [===>..........................] - ETA: 5:26 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4904"
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+      " 1696/11520 [===>..........................] - ETA: 5:24 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4923"
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+      " 1728/11520 [===>..........................] - ETA: 5:23 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4931"
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+      " 1760/11520 [===>..........................] - ETA: 5:22 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4938"
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+      " 2400/11520 [=====>........................] - ETA: 4:58 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4946"
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+      " 2432/11520 [=====>........................] - ETA: 4:57 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4959"
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+      " 3200/11520 [=======>......................] - ETA: 4:30 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4966"
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+      " 3232/11520 [=======>......................] - ETA: 4:29 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4963"
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+      " 3264/11520 [=======>......................] - ETA: 4:28 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4972"
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+      " 3296/11520 [=======>......................] - ETA: 4:27 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4979"
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+      " 3968/11520 [=========>....................] - ETA: 4:12 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4950"
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+      " 4000/11520 [=========>....................] - ETA: 4:11 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4950"
+     ]
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+      " 4032/11520 [=========>....................] - ETA: 4:10 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4948"
+     ]
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+      " 4064/11520 [=========>....................] - ETA: 4:09 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4953"
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+      " 4096/11520 [=========>....................] - ETA: 4:08 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4949"
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+      " 4128/11520 [=========>....................] - ETA: 4:07 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4942"
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+      " 4160/11520 [=========>....................] - ETA: 4:06 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4940"
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+      " 4192/11520 [=========>....................] - ETA: 4:05 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4943"
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+      " 4224/11520 [==========>...................] - ETA: 4:04 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4955"
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+      " 4256/11520 [==========>...................] - ETA: 4:03 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4958"
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+      " 4288/11520 [==========>...................] - ETA: 4:01 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4965"
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+      " 4800/11520 [===========>..................] - ETA: 3:43 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4973"
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+      " 4832/11520 [===========>..................] - ETA: 3:42 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4969"
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+      " 4928/11520 [===========>..................] - ETA: 3:39 - loss: 1.0001 - hinge_accuracy: 0.4957"
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+      " 5600/11520 [=============>................] - ETA: 3:15 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4979"
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+      " 5632/11520 [=============>................] - ETA: 3:14 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4984"
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+      " 7232/11520 [=================>............] - ETA: 2:20 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5032"
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+      " 8000/11520 [===================>..........] - ETA: 1:55 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5038"
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+      " 8032/11520 [===================>..........] - ETA: 1:54 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5041"
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+      " 8800/11520 [=====================>........] - ETA: 1:28 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5051"
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+      " 8832/11520 [======================>.......] - ETA: 1:27 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5050"
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+      " 9600/11520 [========================>.....] - ETA: 1:02 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5047"
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+      " 9632/11520 [========================>.....] - ETA: 1:01 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5050"
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+      " 9664/11520 [========================>.....] - ETA: 1:00 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5052"
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+      " 9696/11520 [========================>.....] - ETA: 59s - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5054 "
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+      "11136/11520 [============================>.] - ETA: 12s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5031"
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+      "11168/11520 [============================>.] - ETA: 11s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5028"
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+      "11200/11520 [============================>.] - ETA: 10s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5024"
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+      "11232/11520 [============================>.] - ETA: 9s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5025 "
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+      "11328/11520 [============================>.] - ETA: 6s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5024"
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+      "11392/11520 [============================>.] - ETA: 4s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5023"
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+      "11488/11520 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5016"
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+      "11520/11520 [==============================] - 377s 33ms/sample - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5016 - val_loss: 1.0005 - val_hinge_accuracy: 0.4798\n"
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+      "   64/11520 [..............................] - ETA: 6:05 - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.4688"
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+      "   96/11520 [..............................] - ETA: 6:05 - loss: 0.9993 - hinge_accuracy: 0.5104"
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+      "  128/11520 [..............................] - ETA: 6:04 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.4766"
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+      "  160/11520 [..............................] - ETA: 6:03 - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      "  192/11520 [..............................] - ETA: 6:02 - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      "  224/11520 [..............................] - ETA: 6:01 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5045"
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+      "  416/11520 [>.............................] - ETA: 5:53 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5216"
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+      "  448/11520 [>.............................] - ETA: 5:52 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5179"
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+      "  512/11520 [>.............................] - ETA: 5:50 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5195"
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+      "  544/11520 [>.............................] - ETA: 5:49 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5184"
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+      "  576/11520 [>.............................] - ETA: 5:47 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5174"
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+      "  608/11520 [>.............................] - ETA: 5:46 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5247"
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+      "  640/11520 [>.............................] - ETA: 5:45 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5266"
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+      "  704/11520 [>.............................] - ETA: 5:43 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5312"
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+      " 1312/11520 [==>...........................] - ETA: 5:23 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5084"
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+      " 2112/11520 [====>.........................] - ETA: 4:58 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 2912/11520 [======>.......................] - ETA: 4:32 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5021"
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+      " 2944/11520 [======>.......................] - ETA: 4:31 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5027"
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+      " 2976/11520 [======>.......................] - ETA: 4:30 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5027"
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+      " 3008/11520 [======>.......................] - ETA: 4:29 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5020"
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+      " 3072/11520 [=======>......................] - ETA: 4:27 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5026"
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+      " 3712/11520 [========>.....................] - ETA: 4:07 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5092"
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+      " 3744/11520 [========>.....................] - ETA: 4:06 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5093"
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+      " 3776/11520 [========>.....................] - ETA: 4:05 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5095"
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+      " 3808/11520 [========>.....................] - ETA: 4:04 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5092"
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+      " 3840/11520 [=========>....................] - ETA: 4:03 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5086"
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+      " 3872/11520 [=========>....................] - ETA: 4:02 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5090"
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+      " 4512/11520 [==========>...................] - ETA: 3:42 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5082"
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+      " 5312/11520 [============>.................] - ETA: 3:17 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5030"
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+      " 5344/11520 [============>.................] - ETA: 3:16 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5026"
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+      " 5376/11520 [=============>................] - ETA: 3:15 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5022"
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+      " 5408/11520 [=============>................] - ETA: 3:14 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5022"
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+      " 7712/11520 [===================>..........] - ETA: 2:01 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4995"
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+      " 7744/11520 [===================>..........] - ETA: 2:00 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 8512/11520 [=====================>........] - ETA: 1:35 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4989"
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+      " 8544/11520 [=====================>........] - ETA: 1:34 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4996"
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+      " 9312/11520 [=======================>......] - ETA: 1:10 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5021"
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+      " 9344/11520 [=======================>......] - ETA: 1:09 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5021"
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+      " 9376/11520 [=======================>......] - ETA: 1:08 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5018"
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+      " 9408/11520 [=======================>......] - ETA: 1:07 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5021"
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+      "10112/11520 [=========================>....] - ETA: 44s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5011"
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+      "10144/11520 [=========================>....] - ETA: 43s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5014"
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+      "10176/11520 [=========================>....] - ETA: 42s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5016"
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+      "10208/11520 [=========================>....] - ETA: 41s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5011"
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+      "10240/11520 [=========================>....] - ETA: 40s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5011"
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+      "10272/11520 [=========================>....] - ETA: 39s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5011"
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+      "10880/11520 [===========================>..] - ETA: 20s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5015"
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+      "10912/11520 [===========================>..] - ETA: 19s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5014"
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+      "10944/11520 [===========================>..] - ETA: 18s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5012"
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+      "10976/11520 [===========================>..] - ETA: 17s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5008"
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+      "11072/11520 [===========================>..] - ETA: 14s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      "11200/11520 [============================>.] - ETA: 10s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4993"
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+      "11232/11520 [============================>.] - ETA: 9s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4994 "
+     ]
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+      "11328/11520 [============================>.] - ETA: 6s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4998"
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+      "11392/11520 [============================>.] - ETA: 4s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5002"
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+      "11424/11520 [============================>.] - ETA: 3s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      "11488/11520 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4996"
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+     ]
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+      "Epoch 3/3\n"
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+     ]
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+      "   64/11520 [..............................] - ETA: 6:10 - loss: 0.9990 - hinge_accuracy: 0.5000"
+     ]
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+      "   96/11520 [..............................] - ETA: 6:07 - loss: 0.9994 - hinge_accuracy: 0.4583"
+     ]
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+      "  128/11520 [..............................] - ETA: 6:05 - loss: 0.9992 - hinge_accuracy: 0.4688"
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+      "  160/11520 [..............................] - ETA: 6:04 - loss: 0.9994 - hinge_accuracy: 0.5000"
+     ]
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+      "  224/11520 [..............................] - ETA: 6:01 - loss: 0.9995 - hinge_accuracy: 0.5134"
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+      "  256/11520 [..............................] - ETA: 5:59 - loss: 0.9995 - hinge_accuracy: 0.5078"
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+      "  736/11520 [>.............................] - ETA: 5:43 - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5136"
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+      "  832/11520 [=>............................] - ETA: 5:39 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5096"
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+      "  992/11520 [=>............................] - ETA: 5:34 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5212"
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+      " 1024/11520 [=>............................] - ETA: 5:33 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5215"
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+      " 1056/11520 [=>............................] - ETA: 5:32 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5227"
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+      " 1088/11520 [=>............................] - ETA: 5:31 - loss: 0.9995 - hinge_accuracy: 0.5257"
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+      " 1120/11520 [=>............................] - ETA: 5:30 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5241"
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+      " 1152/11520 [==>...........................] - ETA: 5:29 - loss: 0.9995 - hinge_accuracy: 0.5269"
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+      " 1184/11520 [==>...........................] - ETA: 5:28 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5220"
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+      " 1216/11520 [==>...........................] - ETA: 5:27 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5189"
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+      " 1248/11520 [==>...........................] - ETA: 5:28 - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5144"
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+      " 1312/11520 [==>...........................] - ETA: 5:25 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5122"
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+      " 1824/11520 [===>..........................] - ETA: 5:09 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5082"
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+      " 1856/11520 [===>..........................] - ETA: 5:08 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5108"
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+      " 1888/11520 [===>..........................] - ETA: 5:07 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5095"
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+      " 1920/11520 [====>.........................] - ETA: 5:06 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5104"
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+      " 1952/11520 [====>.........................] - ETA: 5:05 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5123"
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+      " 1984/11520 [====>.........................] - ETA: 5:04 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5121"
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+      " 2592/11520 [=====>........................] - ETA: 4:44 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5031"
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+      " 2624/11520 [=====>........................] - ETA: 4:43 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5038"
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+      " 2656/11520 [=====>........................] - ETA: 4:42 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5023"
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+      " 2688/11520 [======>.......................] - ETA: 4:41 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5026"
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+      " 2720/11520 [======>.......................] - ETA: 4:40 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5026"
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+      " 3392/11520 [=======>......................] - ETA: 4:19 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 3424/11520 [=======>......................] - ETA: 4:18 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5006"
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+      " 3456/11520 [========>.....................] - ETA: 4:17 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.4997"
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+      " 3488/11520 [========>.....................] - ETA: 4:16 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.4997"
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+      " 3520/11520 [========>.....................] - ETA: 4:15 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5003"
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+      " 3584/11520 [========>.....................] - ETA: 4:13 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5020"
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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\b\b\b\b\b\b\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",
+      " 4192/11520 [=========>....................] - ETA: 3:53 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4986"
+     ]
+    },
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+      " 4224/11520 [==========>...................] - ETA: 3:52 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4986"
+     ]
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+      " 4256/11520 [==========>...................] - ETA: 3:51 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4986"
+     ]
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+      " 4288/11520 [==========>...................] - ETA: 3:50 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4986"
+     ]
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+      " 4320/11520 [==========>...................] - ETA: 3:49 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4995"
+     ]
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+      " 4352/11520 [==========>...................] - ETA: 3:48 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4995"
+     ]
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+      " 4384/11520 [==========>...................] - ETA: 3:47 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4993"
+     ]
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+      " 4416/11520 [==========>...................] - ETA: 3:46 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4995"
+     ]
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+      " 4448/11520 [==========>...................] - ETA: 3:45 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4989"
+     ]
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+      " 4480/11520 [==========>...................] - ETA: 3:44 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4989"
+     ]
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+      " 4512/11520 [==========>...................] - ETA: 3:43 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4987"
+     ]
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+      " 4576/11520 [==========>...................] - ETA: 3:41 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4991"
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+      " 4608/11520 [===========>..................] - ETA: 3:40 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 4640/11520 [===========>..................] - ETA: 3:39 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5006"
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+      " 4672/11520 [===========>..................] - ETA: 3:38 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5006"
+     ]
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+      " 4704/11520 [===========>..................] - ETA: 3:37 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5002"
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+      " 4736/11520 [===========>..................] - ETA: 3:36 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5002"
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+      " 4896/11520 [===========>..................] - ETA: 3:31 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4998"
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+      " 4928/11520 [===========>..................] - ETA: 3:30 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4996"
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+      " 4960/11520 [===========>..................] - ETA: 3:29 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4996"
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+      " 5024/11520 [============>.................] - ETA: 3:27 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 5056/11520 [============>.................] - ETA: 3:26 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4998"
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+      " 5088/11520 [============>.................] - ETA: 3:25 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.4988"
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+      " 5120/11520 [============>.................] - ETA: 3:24 - loss: 1.0000 - hinge_accuracy: 0.5000"
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+      " 6624/11520 [================>.............] - ETA: 2:36 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5032"
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+      " 6656/11520 [================>.............] - ETA: 2:35 - loss: 0.9999 - hinge_accuracy: 0.5035"
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+      " 8224/11520 [====================>.........] - ETA: 1:45 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5060"
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+      " 8256/11520 [====================>.........] - ETA: 1:44 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5057"
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+      " 8288/11520 [====================>.........] - ETA: 1:43 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5058"
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+      " 8320/11520 [====================>.........] - ETA: 1:42 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5058"
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+      " 8384/11520 [====================>.........] - ETA: 1:40 - loss: 0.9998 - hinge_accuracy: 0.5070"
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+      " 9024/11520 [======================>.......] - ETA: 1:19 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5099"
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+      " 9056/11520 [======================>.......] - ETA: 1:18 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5098"
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+      " 9120/11520 [======================>.......] - ETA: 1:16 - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5099"
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+      " 9792/11520 [========================>.....] - ETA: 55s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5111"
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+      " 9824/11520 [========================>.....] - ETA: 54s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5112"
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+      " 9856/11520 [========================>.....] - ETA: 53s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5111"
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+      " 9888/11520 [========================>.....] - ETA: 52s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5112"
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+      " 9920/11520 [========================>.....] - ETA: 50s - loss: 0.9995 - hinge_accuracy: 0.5115"
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+      " 9952/11520 [========================>.....] - ETA: 49s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5114"
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+      " 9984/11520 [=========================>....] - ETA: 48s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5112"
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+      "10624/11520 [==========================>...] - ETA: 28s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5099"
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+      "10656/11520 [==========================>...] - ETA: 27s - loss: 0.9996 - hinge_accuracy: 0.5099"
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+      "11424/11520 [============================>.] - ETA: 3s - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5097"
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+      "11456/11520 [============================>.] - ETA: 2s - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5095"
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+      "11488/11520 [============================>.] - ETA: 1s - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5094"
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+      "11520/11520 [==============================] - 369s 32ms/sample - loss: 0.9997 - hinge_accuracy: 0.5090 - val_loss: 1.0054 - val_hinge_accuracy: 0.4844\n"
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+      "  96/1968 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.0167 - hinge_accuracy: 0.3750"
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+      " 224/1968 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 1.0146 - hinge_accuracy: 0.3973"
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+      " 480/1968 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 1.0081 - hinge_accuracy: 0.4396"
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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\b\b\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",
+      "1440/1968 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 1.0049 - hinge_accuracy: 0.4778"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1504/1968 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 1.0046 - hinge_accuracy: 0.4807"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1568/1968 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 1.0050 - hinge_accuracy: 0.4770"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1632/1968 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 1.0048 - hinge_accuracy: 0.4804"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1696/1968 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.0051 - hinge_accuracy: 0.4805"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1760/1968 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.0047 - hinge_accuracy: 0.4847"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1824/1968 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 1.0055 - hinge_accuracy: 0.4808"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1888/1968 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 1.0054 - hinge_accuracy: 0.4793"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1952/1968 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 1.0056 - hinge_accuracy: 0.4800"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\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",
+      "1968/1968 [==============================] - 3s 1ms/sample - loss: 1.0054 - hinge_accuracy: 0.4844\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "qnn_history = model.fit(\n",
+    "      x_train_tfcirc_sub, y_train_hinge_sub,\n",
+    "      batch_size=32,\n",
+    "      epochs=EPOCHS,\n",
+    "      verbose=1,\n",
+    "      validation_data=(x_test_tfcirc, y_test_hinge))\n",
+    "\n",
+    "qnn_results = model.evaluate(x_test_tfcirc, y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "3ER7B7aaojiP"
+   },
+   "source": [
+    "Note: The training accuracy reports the average over the epoch. The validation accuracy is evaluated at the end of each epoch."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "8952YvuWGL7J"
+   },
+   "source": [
+    "## 3. Classical neural network\n",
+    "\n",
+    "While the quantum neural network works for this simplified MNIST problem, a basic classical neural network can easily outperform a QNN on this task. After a single epoch, a classical neural network can achieve >98% accuracy on the holdout set.\n",
+    "\n",
+    "In the following example, a classical neural network is used for for the 3-6 classification problem using the entire 28x28 image instead of subsampling the image. This easily converges to nearly 100% accuracy of the test set."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 30,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "pZofEHhLGL7L"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Model: \"sequential_1\"\n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
+      "=================================================================\n",
+      "conv2d (Conv2D)              (None, 26, 26, 32)        320       \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "conv2d_1 (Conv2D)            (None, 24, 24, 64)        18496     \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 12, 12, 64)        0         \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dropout (Dropout)            (None, 12, 12, 64)        0         \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "flatten (Flatten)            (None, 9216)              0         \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dense (Dense)                (None, 128)               1179776   \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dropout_1 (Dropout)          (None, 128)               0         \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dense_1 (Dense)              (None, 1)                 129       \n",
+      "=================================================================\n",
+      "Total params: 1,198,721\n",
+      "Trainable params: 1,198,721\n",
+      "Non-trainable params: 0\n",
+      "_________________________________________________________________\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_classical_model():\n",
+    "    # A simple model based off LeNet from https://keras.io/examples/mnist_cnn/\n",
+    "    model = tf.keras.Sequential()\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, [3, 3], activation='relu', input_shape=(28,28,1)))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, [3, 3], activation='relu'))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Flatten())\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(1))\n",
+    "    return model\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "model = create_classical_model()\n",
+    "model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),\n",
+    "              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
+    "              metrics=['accuracy'])\n",
+    "\n",
+    "model.summary()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 31,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "CiAJl7sZojiU"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Train on 12049 samples, validate on 1968 samples\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "\r",
+      "  128/12049 [..............................] - ETA: 41s - loss: 0.6668 - accuracy: 0.5312"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "  384/12049 [..............................] - ETA: 15s - loss: 0.4484 - accuracy: 0.7891"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "  640/12049 [>.............................] - ETA: 10s - loss: 0.3111 - accuracy: 0.8609"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "  896/12049 [=>............................] - ETA: 7s - loss: 0.2359 - accuracy: 0.8951 "
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 1152/12049 [=>............................] - ETA: 6s - loss: 0.1938 - accuracy: 0.9141"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 1408/12049 [==>...........................] - ETA: 5s - loss: 0.1649 - accuracy: 0.9268"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 1664/12049 [===>..........................] - ETA: 4s - loss: 0.1437 - accuracy: 0.9351"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 1920/12049 [===>..........................] - ETA: 4s - loss: 0.1291 - accuracy: 0.9422"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 2176/12049 [====>.........................] - ETA: 4s - loss: 0.1149 - accuracy: 0.9481"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 2432/12049 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 0.1093 - accuracy: 0.9519"
+     ]
+    },
+    {
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 9600/12049 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0496 - accuracy: 0.9816"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 9856/12049 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0485 - accuracy: 0.9820"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "10112/12049 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0474 - accuracy: 0.9825"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "10368/12049 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0465 - accuracy: 0.9828"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "10624/12049 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0455 - accuracy: 0.9832"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "10880/12049 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0444 - accuracy: 0.9836"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "11136/12049 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0435 - accuracy: 0.9840"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "11392/12049 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0425 - accuracy: 0.9844"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "11648/12049 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0418 - accuracy: 0.9846"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "11904/12049 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0414 - accuracy: 0.9847"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "12049/12049 [==============================] - 3s 277us/sample - loss: 0.0409 - accuracy: 0.9849 - val_loss: 0.0056 - val_accuracy: 0.9990\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "\r",
+      "  32/1968 [..............................] - ETA: 0s - loss: 1.7441e-04 - accuracy: 1.0000"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      " 512/1968 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.0099 - accuracy: 0.9980    "
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "1024/1968 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0073 - accuracy: 0.9990"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "1504/1968 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0050 - accuracy: 0.9993"
+     ]
+    },
+    {
+     "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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "1968/1968 [==============================] - 0s 105us/sample - loss: 0.0056 - accuracy: 0.9990\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model.fit(x_train,\n",
+    "          y_train,\n",
+    "          batch_size=128,\n",
+    "          epochs=1,\n",
+    "          verbose=1,\n",
+    "          validation_data=(x_test, y_test))\n",
+    "\n",
+    "cnn_results = model.evaluate(x_test, y_test)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "X5-5BVJaojiZ"
+   },
+   "source": [
+    "The above model has nearly 1.2M parameters. For a more fair comparison, try a 37-parameter model, on the subsampled images:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 32,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "70TOM6r-ojiZ",
+    "scrolled": false
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Model: \"sequential_2\"\n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
+      "=================================================================\n",
+      "flatten_1 (Flatten)          (None, 16)                0         \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dense_2 (Dense)              (None, 2)                 34        \n",
+      "_________________________________________________________________\n",
+      "dense_3 (Dense)              (None, 1)                 3         \n",
+      "=================================================================\n",
+      "Total params: 37\n",
+      "Trainable params: 37\n",
+      "Non-trainable params: 0\n",
+      "_________________________________________________________________\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "def create_fair_classical_model():\n",
+    "    # A simple model based off LeNet from https://keras.io/examples/mnist_cnn/\n",
+    "    model = tf.keras.Sequential()\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(4,4,1)))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='relu'))\n",
+    "    model.add(tf.keras.layers.Dense(1))\n",
+    "    return model\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "model = create_fair_classical_model()\n",
+    "model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),\n",
+    "              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),\n",
+    "              metrics=['accuracy'])\n",
+    "\n",
+    "model.summary()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 33,
+   "metadata": {
+    "colab": {},
+    "colab_type": "code",
+    "id": "lA_Fx-8gojid"
+   },
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Train on 11520 samples, validate on 1968 samples\n",
+      "Epoch 1/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.6929 - accuracy: 0.5027 - val_loss: 0.6903 - val_accuracy: 0.4868\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 2/20\n",
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.6848 - accuracy: 0.5027 - val_loss: 0.6751 - val_accuracy: 0.4868\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 3/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.6530 - accuracy: 0.5240 - val_loss: 0.6218 - val_accuracy: 0.6448\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 4/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.5901 - accuracy: 0.7362 - val_loss: 0.5542 - val_accuracy: 0.8349\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 5/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.5267 - accuracy: 0.8625 - val_loss: 0.4975 - val_accuracy: 0.8694\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 6/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.4745 - accuracy: 0.8777 - val_loss: 0.4527 - val_accuracy: 0.8709\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 7/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.4325 - accuracy: 0.8826 - val_loss: 0.4171 - val_accuracy: 0.8725\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 8/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3987 - accuracy: 0.8842 - val_loss: 0.3891 - val_accuracy: 0.8714\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 9/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3718 - accuracy: 0.8843 - val_loss: 0.3668 - val_accuracy: 0.8704\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 10/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3504 - accuracy: 0.8852 - val_loss: 0.3486 - val_accuracy: 0.8709\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Epoch 11/20\n"
+     ]
+    },
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3331 - accuracy: 0.8854 - val_loss: 0.3339 - val_accuracy: 0.8709\n"
+     ]
+    },
+    {
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+      "Epoch 12/20\n"
+     ]
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+    {
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3190 - accuracy: 0.8854 - val_loss: 0.3217 - val_accuracy: 0.8709\n"
+     ]
+    },
+    {
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+    {
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.3073 - accuracy: 0.8868 - val_loss: 0.3114 - val_accuracy: 0.8720\n"
+     ]
+    },
+    {
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+    {
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+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2973 - accuracy: 0.8917 - val_loss: 0.3024 - val_accuracy: 0.9187\n"
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+    },
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2886 - accuracy: 0.9155 - val_loss: 0.2947 - val_accuracy: 0.9187\n"
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2743 - accuracy: 0.9155 - val_loss: 0.2817 - val_accuracy: 0.9187\n"
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+    {
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+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2684 - accuracy: 0.9155 - val_loss: 0.2767 - val_accuracy: 0.9187\n"
+     ]
+    },
+    {
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+      "Epoch 19/20\n"
+     ]
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+    {
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+     "text": [
+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2631 - accuracy: 0.9155 - val_loss: 0.2718 - val_accuracy: 0.9187\n"
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+      "11520/11520 - 0s - loss: 0.2584 - accuracy: 0.9155 - val_loss: 0.2676 - val_accuracy: 0.9197\n"
+     ]
+    },
+    {
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+     "text": [
+      "\r",
+      "  32/1968 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4436 - accuracy: 0.8750"
+     ]
+    },
+    {
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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\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
+      "1968/1968 [==============================] - 0s 23us/sample - loss: 0.2676 - accuracy: 0.9197\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "model.fit(x_train_bin,\n",
+    "          y_train_nocon,\n",
+    "          batch_size=128,\n",
+    "          epochs=20,\n",
+    "          verbose=2,\n",
+    "          validation_data=(x_test_bin, y_test))\n",
+    "\n",
+    "fair_nn_results = model.evaluate(x_test_bin, y_test)"
+   ]
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+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {
+    "colab_type": "text",
+    "id": "RH3mam7EGL7N"
+   },
+   "source": [
+    "## 4. Comparison\n",
+    "\n",
+    "Higher resolution input and a more powerful model make this problem easy for the CNN. While a classical model of similar power (~32 parameters) trains to a similar accuracy in a fraction of the time. One way or the other, the classical neural network easily outperforms the quantum neural network. For classical data, it is difficult to beat a classical neural network."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "metadata": {
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+    "colab_type": "code",
+    "id": "NOMeN7pMGL7P"
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+       "<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fd928682b70>"
+      ]
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+    {
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"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+       "<Figure size 432x288 with 1 Axes>"
+      ]
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+    "            [qnn_accuracy, cnn_accuracy, fair_nn_accuracy])"
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