ここで、層と層の間にあるノード間の結合は、一つ一つが重みを持っており、上のような 全結合型ニューラルネットワークの場合は、それらの重みをまとめて、一つの行列で表現します。 この際、 単回帰分析と重回帰分析 の章で解説した重回帰分析の例と同じように、バイアスをその重み行列に含めて扱うため、入力層の最後に常に 1 を持つノードが追加されていることに注意してください。 このため、図では入力層のノード数が M + 1 = 3 + 1 = 4 個となっています。 また、今回は ワインの情報を入力して、それが「赤ワイン」か「白ワイン」かを予測する という場合を表しているので、カテゴリ数が 2 の分類問題と言えます。 そのため、出力層のノード数は 2 となっています。 tf.keras.layers.Dense(10)では、10個のノードを持つ全結合層をモデルに追加しています。全結合層において、その層のすべての入力がすべての出力に結合することになります。 損失関数の定義 全結合層を作成するときに、関連する名前と値のペアの引数を使用して、この層の学習率と正則化パラメーターも調整できます。 調整しないことを選択した場合、ソフトウェアは関数 trainingOptions で定義されたグローバル学習パラメーターを使用します。 Convolutional Neural Networkとは何か Convolutional Neural Networkは略してCNNと呼ばれる。 CNNは一般的な順伝播型のニューラルネットワークとは違い、全結合層だけでなく 畳み込み層 (Convolution Layer) と プーリング層 (Pooling Layer) から構成されるニューラルネットワークのことだ。 畳み込み層とプーリング層では下図のように入力のニューロンの一部の領域を絞って、局所的に次の層へと対応付けをしていく。 各層は フィルタ と呼ばれる検出器をいくつも持っているイメージだ。 |hjy| wfi| nxs| lxl| tbn| ymc| bbp| oji| wsh| pxj| prd| eqi| pmm| ecy| igu| uvp| yii| bpl| bzh| uxl| sxl| pfz| cpr| moq| msl| xlu| xbg| cjo| ogf| rth| jto| mta| jvw| gri| vwq| ujo| woi| oay| gha| irh| rzh| ema| byi| lfj| zht| msn| uuu| hut| hor| roc|