ゼロから作るDeep Learningを読んだ。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る …

認識精度を高めるには MNISTに対する認識精度のランキング Classification datasets results MNISTに対しては、層をそこまで深くせずに最高精度の結果が得られている。 手書き数字という比較的単純な問題に対しては、ネットワークの表現力を高める必要がない…

本章では畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network）を学ぶ 全体の構造 これまでの全結合層 [Affine, ReLU]を繰り返し，最後に[Affine，Softmax] CNN [Conv, ReLU, Pooling]を繰り返し，最後の方で[Affine, ReLU], 最後に[Affine, Soft…

本章では，ニューラルネットの学習のためのテクニックを学ぶ 最適な重みパラメータを探索する最適化手法 重みパラメータの初期値 ハイパーパラメータの設定方法 過学習への対応策 Weight Decoy Dropout Batch Normalization 確率的勾配降下法（SGD：stochast…