nnc_sony_で初めての機械学習

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--- nnc_sony_で初めての機械学習 [2017/08/20]
adash333
+++ nnc_sony_で初めての機械学習 [2018/10/07] (現在)
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 チュートリアルなので、クリック数回で終わります。
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/7uS-5T5MWy4" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
+</html>
 ==== 開発環境 ====
-Windows8.1 Pro (64-bit)
+Windows8.1 Pro (64-bit)\\
-Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC
+Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC\\
-Neural Network Console_V1.0.0
+Neural Network Console_V1.0.0\\
 （neural_network_console_100.zipの中身を、C:\neural_network_console_100\　フォルダにコピーして使用するものとします。）
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 ダウンロードには、5分くらいかかるかと思います。ダウンロードが終了すると、以下のような画面になります。
-画面右上の、Trainingの下の△ボタンをクリックすると、学習（Training）が始まり、グラフが書かれていきます。
+{{:pasted:20170820-193051.png}}
+==== （２）学習（Training） ====
+画面右上の、Trainingの下の△ボタンをクリックすると、学習（Training）が始まり、グラフがどんどん描かれていきます。
 {{:pasted:20170820-193051.png}}
-{{:pasted:20170820-193425.png}}
+結構かっこよくて、最初は感動しました。
+{{:pasted:20170820-193710.png}}
+ノートパソコンでも、5分くらいで100Epochが終わります。
+{{:pasted:20170820-193622.png}}
+==== （３）評価（Evaluation） ====
+学習（Training）が終わった後、画面右上の、Evaluationの下の△ボタンをクリックすると、評価（Evaluation）が始まり、すぐに終わります。
+{{:pasted:20170820-193901.png}}
+以下のような画面が表示されます。
+{{:pasted:20170820-194217.png}}
+画面上の方の、Confusion matrixをクリックすると、以下のような画面が表示されて、手書き数字の４と９、それぞれ正解率約99%ということが分かります。
+{{:pasted:20170820-194332.png}}
+上記の操作により、手書き数字４と９の画像を機械学習して、その正解率が約99％になりましたというお話になります。
+今回用いたネットワークの構造を、もう一度見てみると、畳み込み層、Maxプーリング層、シグモイド関数と、Deep Learningの本を読んでいると、聞いたことのあるようなないような単語がちらちら見えます。理論について勉強するには、繰り返しになりますが、[[http://amzn.to/2vUf6Nf|ゼロから作るDeep Learning（Amazonへのリンク）]]という本がお勧めです。
+{{:pasted:20170820-194841.png}}
+===== 参考文献 =====
+===== リンク =====
+次：
+<wrap hi>
+[[NNC(SONY)で自前データで画像分類]]
+</wrap>\\
+[[sidebar|目次]]\\
-===== 参考 =====
+前：
+<wrap hi>
+[[installncc|NNC(SONY)のインストール]]
+</wrap>\\

nnc_sony_で初めての機械学習.1503225335.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)