nnc_sony_で回帰分析

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--- nnc_sony_で回帰分析 [2017/08/20] – [NNC(Neural Network Console)(SONY)で回帰分析] adash333
+++ nnc_sony_で回帰分析 [2019/10/20] (現在) – [NNC(Neural Network Console)(SONY)で回帰分析] adash333
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 ===== NNC(Neural Network Console)(SONY)で回帰分析 =====
+ ---// 2019/10/20 更新//
 個人的に、画像から、数値を出したいとき、どのようにすればよいのか悩んでいました。
-しかし、2017年8月時点、KerasやTensorflowでは、MNISTやCifar-10など、画像の分類問題はたくさんコードが転がっているのですが、回帰分析のコードをググっても、写経できそうなコードは見つけられませんでした。
+しかし、2017年8月時点で、KerasやTensorflowでは、MNISTやCifar-10など、画像の分類問題はたくさんコードが転がっているのですが、回帰分析のコードをググっても、写経できそうなコードは見つけられませんでした。
-よく、分類問題のニューラルネットワーク最後のソフトマックス関数を、恒等関数にすればよいと書いてあるのをみかけるが、なんか、どうしても実装できなませんでしたが、結局、損失関数 (loss function) として2乗和誤差 (mean squared error)を指定すればよいということが分かりました。
+よく、分類問題のニューラルネットワーク最後のソフトマックス関数を、恒等関数にすればよいと書いてあるのをみかけますが、なんか、どうしても実装できなませんでした。結局、損失関数 (loss function) として2乗和誤差 (mean squared error)を指定すればよいということが分かりました。
 以下のリンクに、Neural Network Consoleでの実装方法を記載しましたので、もしよろしければご覧ください。
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 ニューラルネットの表現力と回帰分析\\
 =>上の記事によると、ニューラルネットワークで回帰分析を行う意味はあまりないのかも？でも、個人的な好奇心でやってみたかったので、やってみました。
+https://support.dl.sony.com/docs-ja/%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB%EF%BC%9A%E5%85%A5%E5%8A%9B%E7%94%BB%E5%83%8F%E3%82%92%E5%85%83%E3%81%AB%E9%80%A3%E7%B6%9A%E5%80%A4%E3%82%92%E6%8E%A8%E5%AE%9A%E3%81%99/
+チュートリアル：入力画像を元に連続値を推定する
+===== リンク =====
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+[[sidebar|目次]]\\
+前：
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+[[NNC(SONY)で自前データで画像分類]]
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nnc_sony_で回帰分析.1503242952.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)