===== NNC(Neural Network Console)(SONY)で初めての機械学習 =====
前回は、Neural Network Consoleのインストールまで行いました。今回は、チュートリアルを使って、手書き数字のMNIST画像の４と９を機械学習して、予測もしてもらいます。
チュートリアルなので、クリック数回で終わります。
==== 開発環境 ====
Windows8.1 Pro (64-bit)\\
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_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。）
==== （１）NNCの起動と、チュートリアルサンプルの起動 ====
C:\neural_network_console_100\ フォルダの、neural_network_console.exeをダブルクリックして起動。
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真ん中の上から2番目の、02_binary_cnn.sdproj をクリック。
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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） ====
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。
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。
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