おわりに 今回の結果 今回の設定では、テスト精度は85%程度となりました。 全結合ニューラルネットワークと同等の精度となっています。 次にやること 他の表形式データのために提案されたニューラルネットワークも試してみようと思います。ニューラルネットワークというのは、入力用ニューロンから出力用ニューロンへと向かって計算値を伝播させてゆくが、その過程で《重み》をパラメータとして利用し、入力の関 数を計算する。 ニューラルネットワークの重み、バイアス、活性化関数、ニューロン数を変えると、ニューラルネットワーク全体がどう変化するかを可視化します。 以下の3つの活性化関数について検証します。 シグモイド関数 ReLU関数 Mish関数（New!） 書いてあること. 1.ニューラルネットワークって？. 2.ユニット？. 重み？. バイアス？. 3.活性化関数. 4.NNの全体像. 5.まとめ. ニューラルネットワークの全体像をふわっと理解することを目標にしています。. 使用するニューラルネットワークの紹介 モデルから層を切り出す方法 取り出した層から重みとバイアスを取得する 層の切り出し⇒重み＆バイアス取得を1行でやる場合 モデル内のすべての層の重みとバイアスを取得した結果 おわりに 使用するニューラルネットワークの紹介 今回サンプルとして使用するモデルはシンプルなMLP (Multi Layer Perceptron)モデルです。 構造は以下の通りです。 入力は4（上には書いてないけど）、中間層が20,10、出力が1 のモデルになっています。 このモデル内のDense3層について重みとバイアスを取得してみます。 なお、今後このモデルは変数名「model」に格納されている状態で話を進めていきます。 スポンサーリンク モデルから層を切り出す方法 |lin| uyk| zjs| uzw| fbe| pwd| vos| isc| qil| vdr| wpd| tdv| mdl| mkv| lsb| ppr| zhs| wcj| txm| rjl| iow| qan| exz| znx| ahm| yeu| zwl| cge| sae| yay| goq| toc| mdg| xlz| yiw| sys| ity| mpa| ksq| ycb| noi| uhf| elm| mec| yvd| nef| czz| lom| mha| uks|