この時の最適化の過程を可視化すると、このようになります。初期地点から色の濃い部分に徐々に近づいて行っている様子が確認できます。前回と同様、学習したモデルを可視化してみます。学習したモデルで青クラスと分類される値は青色で、赤クラスと分類される値は赤色で塗りつぶした図が次になります。確かに、モデルがうまく入力を分類できていることが確認できます。このようにうまく分類できるかは、途中の隠れ層の出力を確認してみると理解できます。用意したデータと学習した重みを使用してhidden_activations関数を読んであげると隠れ層の出力が取得でき、それを次のコードで可視化します。layer.')plt.xlabel('h')plt.show()するとこのような画像が描画できます。赤クラスと青クラスが0.4あたりを境目にきれいに左右に分かれているようすが確認できます。隠れ層の出力がこのような形になっているので、出力層ではこの左右をうまく分けるような重みを学習すればよいわけです。Notebookはこちらにおいておきます。PytorchでMNISTをやってみたいと思います。アーカイブおすすめの本はてなブログをはじめよう!kanohk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。