Learning等)の技術を紹介します広告この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。画像認識Tweetはじめに前にNNの重みに関する見解を書きました。そこでは、以下のようにまとめていました。繰り返し学習による重みの変化は小さいことが分かった。これらから、NNモデルの学習では重みの初期値が重要になることが分かる。重みの初期値と学習終了時の差分と学習終了時の重みのヒストグラムを求めてNNの重みの傾向を探っていきます!qstairs.hatenablog.com学習モデル今回はMNISTを使用し、以下のモデルで学習しました。0.0246学習終了時の重みのヒストグラムまとめ今回はMNISTによるNNの重みについて調査しました。結果として、重み(l3)が最も初期値から学習終了までに変化する量が多くなりました。これは、l3は1000次元から10次元に大きく減少している、かつ、誤差量の影響が大きいためでしょうか。重みのヒストグラムを見るとどれも同じような傾向になりました。重み0に近くなるにつれて割合が多くなるのは興味深いですね。V100はCUDA9.0以上しか対応していない。Tensorflow1.5を使おう。参加グループテクノロジーリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログPro広告はてなブログをはじめよう!qstairs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。