遊びながら、わからない部分を都度勉強する。いうスタンスで良いんじゃないかと思います。それがノンプログラミングでできる最大のメリットですものね。畳み込み演算の層を挟み込んでCNNみたいにするとりあえず、今回は操作方法確認のチュートリアルの続き的感覚で、もともと用意されている以下の層inputAffineSigmoidBinaryCrossEntropyに畳み込み演算をする層を挟み込んで、以下のように変更してみます。inputconvolutionreLUMaxPoolingAffineSigmoidBinaryCrossEntropyこのそれぞれのレイヤーが何を意味するのかの説明は後回しにします。Network)と呼ばれるやり方になり、画像の認識精度向上に効果があると言われていると理解ください。2019/01/27追記CNNに使う各レイヤーについての記事を以下に書きました。興味があれば、こちらもどうぞ。追加する層は、inputとAffineの間に挟み込むことになるので、Affine以下のレイヤーをドラッグして下におろして、間をあけてやります。左側のレイヤータブから、レイヤーを選択します。ドラッグ&ドロップでも、ダブルクリックでも、どちらでも大丈夫です。inputとAffineの間にあるリンク(線)を選択して、Deleteキーを押して消します。後はリンクを貼っていきます。接続元(上)を選択後、Shiftキーを押しながら、接続先(下)をクリックします。inputとConvolutionをリンクするなら、inputレイヤーを選択し、Shiftキーを押しながら、Convolutionレイヤーをクリックするわけです。それを順番に繰り返して、最後はMaxPoolingとAffineをリンクすれば完成です。Convolution・Poolingを使うときのアウトプットの行列サイズを計算して指定しなくても、リンクを貼るときに自動計算してくれるのは、ありがたいですね。組み替えたネットワークで学習するさて、これで学習してみます。結果を確認してみます。Convolution・Pooling層を追加したことで、明らかにエラー率がさがってますよね。これは期待できそうです。組み替えたネットワークで評価する続けて、評価していきます。Accuracy(正確さ)が、0.984=98.4%に向上しています。変更前が、95.2%ですから、かなり大幅な向上です。編集した通りにニューラルネットワークが構築されているみたいです。