kerasで初めての機械学習
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kerasで初めての機械学習 [2017/07/29] – [機械学習プログラムのコピペと実行] adash333 | kerasで初めての機械学習 [2017/07/29] – [(4)Kerasで初めての機械学習] adash333 | ||
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===== (4)Kerasで初めての機械学習 ===== | ===== (4)Kerasで初めての機械学習 ===== | ||
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初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ | 初めてのTensorflow ~Kerasで機械学習プログラミング~\\ | ||
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- | (参考) | + | {{:pasted: |
- | はじめての Deep Learning – Keras で MLP for MNIST\\ | + | {{:pasted: |
- | Published Fri, Jul 15, 2016 by m0t0k1ch1\\ | + | |
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- | https://github.com/ | + | |
Ctrl + Enterを押して、プログラムを実行。 | Ctrl + Enterを押して、プログラムを実行。 | ||
- | 私のノートパソコンでは12分くらいかかりました。 | + | {{: |
- | NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて | + | {{: |
- | 計算すると、もっと早く計算できるようです。 | + | {{: |
- | Windows7にKeras2.0をインストールしてMNIST\\ | + | 最後のグラフは、横軸が学習Epoch(エポック)数、縦軸が、青線が教師データの誤答率(?)、オレンジの線が評価データの誤答率(?)のようです。詳細はよくわかりません、、、(爆) |
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+ | 私のノートパソコンでは12分くらいかかりました。\\ | ||
+ | NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて計算すると、もっと早く計算できるようです。 | ||
上記の操作により、\\ | 上記の操作により、\\ | ||
(1)Tensorflowを用いて、60000サンプルの教師データを元に、手書き数字を認識する「学習」を行い、\\ | (1)Tensorflowを用いて、60000サンプルの教師データを元に、手書き数字を認識する「学習」を行い、\\ | ||
(2)その学習結果を用いて、10000サンプルの手書き数字の分類を行い、正解率を求めた。(「評価」)\\ | (2)その学習結果を用いて、10000サンプルの手書き数字の分類を行い、正解率を求めた。(「評価」)\\ | ||
- | (3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は %であった\\ | + | (3)10000サンプル(テストデータ)の正解率は98.3%であった\\ |
ということになります。 | ということになります。 | ||
次は、Kerasで機械学習を可視化する方法を解説していきたいと思います。 | 次は、Kerasで機械学習を可視化する方法を解説していきたいと思います。 | ||
+ | ==== 参考 ==== | ||
+ | はじめての Deep Learning – Keras で MLP for MNIST\\ | ||
+ | Published Fri, Jul 15, 2016 by m0t0k1ch1\\ | ||
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+ | Windows7にKeras2.0をインストールしてMNIST(WindowsでTensorflow-GPUを利用した場合)\\ | ||
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kerasで初めての機械学習.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1