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nnc_sony_で回帰分析

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NNC(Neural Network Console)(SONY)で回帰分析

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。

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。

以下に、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。

NeuralNetworkConsole(SONY)で回帰分析(1)
2017/8/21

http://twosquirrel.mints.ne.jp/?p=19839

チュートリアルの、02_binary_cnn.sdcproj の、Sigmoid と、BinaryCrossEntropyを削除して、その代わりに、SquaredErrorを入れれば、MNISTの4と9の分類問題が、そのまま回帰分析になります。

参考

公式マニュアル

https://blog.dl.sony.com/259/

日本語のドキュメントがあって、しかも、読めば読むほど、非常に分かりやすく丁寧に書かれている!とにかく、公式マニュアルを繰り返し読んで、Neural Network Consoleを実行していくのが一番です。

http://s0sem0y.hatenablog.com/entry/2016/05/22/215529

2016-05-22
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。

nnc_sony_で回帰分析.1503242775.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)

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