入力データの表現形式と、それによってどれくらいデータが表現できるかは意外と重要。1つ重要なのが出力層の数。出力層をクラスごとに1つとかしとくと問題はだいぶ簡単になる。収束する限界まで中間層の数は少なくすべき。過学習の問題があるからね。NNは汎化性能に難有り、といった感がいなめない。学習に使ったデータについては、学習後のNNにおいて多少ノイズを含んだ状態で入力しても正しく識別されるので、学習したものについてはロバスト性がかなり保証されていると考えていいかも。以上、普段SVMを使っているけど、多クラスの識別問題ならNNも悪くないなと思った。実装できるのがよいですね。学習回数が必要なのでCとかJavaで実装するのがよろし。手軽さをかってPythonで実装したので、収束まで時間かかりすぎてワロタ。Entriesはてなブログをはじめよう!rindai87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。