Pythonスポンサーリンク前回は動かすことだけで満足していましたが、今回は正しい精度が出せるように設計してみました。簡単なものですがやってみたデータセット前回と比べて多めに用意しました。実際には急激に増やせないので、水増ししています。以下の記事を参考にしました。qiita.com言語を超える力のアプリで使っているデータセットも実際に水増ししています。設計しなおしてみましたこんな感じです。Affine_1のOutShapeを1200に途中でBatchNormalizationを行うAffine_2のOutShapeを100にLossをSoftmaxCrossEntropyにこれは実際のTensorFlowで実装した言語を超える力とは異なる設計です。同じような設計にするかどうかも含めて、今後検討します。valid_error=0.013755となりました。前回はcostおよびerrorがマイナスになっていたので、おかしい値になっていました。今回は正しい結果になっていそうです。評価SoftmaxCrossEntropyを採用しているので、y:labelにラベルの値、y'_0以下にsoftmaxの値が表示されます。softmaxの値が各ラベルの評価で、このラベルに該当していると思われれば値が高くなります。見る限り、評価が間違っている場合でもsoftmaxの値がかなり高くなっているので、かなり正しい学習ができていることがわかります。感想と今後の予定いろいろ試しながら設計を行うことができました。ディープラーニングの用語などがまだ理解できていないものが多く、試行錯誤して同じようなものを設計するのが精いっぱいでした。サンプルではもっと複雑なニューラルネットワークが設計されているので、それらを試してみたいのですが、いかんせん用語がわからない。本などを読んで勉強したいと思います。この辺りの本がいいのかな・・・まだ読んでないのでメモとして残しておきます。追記:2017/08/25言語を超える力と同じように畳み込みニューラルネットワークを実装してみた。言語を超える力のデータセット公開について今回はアンケートを取りたいなと思っています。よる言語の獲得FF14雑記:2020年の創作活動方針についてニーア文字・天使文字フォント作成の一旦完了・公開についてスポンサーリンクはてなブログをはじめよう!gelehrtecrestさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。