ガナリヤのQrunchガナリヤのQrunch競プロなどをします。画像NumpyNumpyは科学技術計算用のパッケージ。dtypeで表されるテンソルを、同じ数・固定された次元で表す。軸と形状(次元)は違う。軸は何次元に向かっているか、そして次元は各軸に何要素あるか?というものである。(本だと軸と次元が結構曖昧に書かれている。)軸は方軸、そして次元は各軸の要素と覚えよう。ブロードキャストNumpyだと、異なる形があったとき、自動補完する機能がついている。これはまず、軸の数が違ったら先頭に1を追加していく。その後で次元が違ったら、一番大きい次元に1だったら自動で倍数をする。層Kerasでは、層を重ねてモデルを作る。この層は関数であり、入力に対して重み(層)をかけて出力を出す。何かしらの入力データをTrue/Falseに分類する。Keras構築Kerasでは、層を重ねてモデルを作る。層は基本的にはDenseを使う。Denseは全結合層であり、これの出力を大きくするほどより表現力がます。binary_crossentropyを使う。Crossentropyは、出力の正規分布と正解の正規分布の距離の差を最小化する。精度Kerasではモデルの学習で、精度関数を与えて途中経過の精度を図ることができる。これは学習データから取り出した検証データで図る。検証データはテストデータとは違うので注意。流れデータを用意して、学習データ・テストデータを作る。場合によっては、One-hotや前処理をする学習データから一部データを切り出して、検証データを作る検証データを利用して、モデルの学習をしながら、精度を図ってあとから見直すモデルの層を作るモデルをコンパイルする。多クラス分類では、分類カテゴリだけ出力層を用意する。Denseにsoftmax関数を活性化関数として利用し、確率とする。cross_entropyで確率を求めて誤差を減らす。感想ここらへんはゼロから学ぶと同じ。