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] – 作成 adash333 | nnc_sony_で初めての機械学習 [2017/11/25] – [参考] adash333 | ||
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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。 | チュートリアルなので、クリック数回で終わります。 | ||
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==== 開発環境 ==== | ==== 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.zipの中身を、C: | ||
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- | ===== 参考 ===== | + | すると、初回は、MNIST画像データが自動的にダウンロードされます。 |
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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。 | ||
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+ | ==== (2)学習(Training) ==== | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 結構かっこよくて、最初は感動しました。 | ||
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+ | ノートパソコンでも、5分くらいで100Epochが終わります。 | ||
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+ | ==== (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。 | ||
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+ | 以下のような画面が表示されます。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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。 | ||
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+ | 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:// | ||
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+ | ===== 参考文献 ===== | ||
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+ | ===== リンク | ||
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+ | <wrap hi> | ||
+ | [[NNC(SONY)で自前データで画像分類]] | ||
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+ | [[sidebar|目次]]\\ | ||
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+ | 前: | ||
+ | <wrap hi> | ||
+ | [[NNC(SONY)のインストール]] | ||
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nnc_sony_で初めての機械学習.txt · 最終更新: 2018/10/07 by 127.0.0.1