translation画像認識シリーズ第13弾です。post.前回はmodel_train関数内のSoftmaxの図による説明をおこないました。Cross-Entorpyの説明をしていきます。Cross-Entropy.この手のものはやり尽くされていますが、ただ一から全部やってみたかった。Cross-Entropyに関してを解説していきたいと思いMASU。Cross-Entropyの簡単な趣旨です。Entropyは、前回説明したSoftmax関数にCross-Entropy-error関数をくっつければ完成します。post.このCross-Entropy-errorは損失関数と言われるもので、上の図のLoss(損失)を計算してくれます。Entropyを使うと正解ラベルとなる出力の結果で損失値が計算できるようになるのです。label.損失値が計算できれば、weightと呼ばれる値を調整することによって、より正しい学習ができるようになります。Entropy自体を簡単に説明します。purport.取り敢えず全体のコードは以下になります。Entropyはmodel.compileの中の引数に指定されています。Errorの数式はこのようになっています。this.上の式を図にすると以下になります。follow.Pythonで簡単な例を元に計算してみましょう。1.0])クラス(ラベル)が4つ、正解ラベルは”4番目”だったとする。output_by_softmax_1は高い正解率。output_by_softmax_2は低い正解率。0.99425227])正解率が高いほど、np.log(output_by_softmax)の結果は0に近づく。0.9942522733438669output_by_softmax_1の正解ラベルの出力は「0.775」。結果は0.25489224962879004。output_by_softmax_2の正解ラベルの出力は「0.37」。正解率が高いほど、出力結果は0に近づくので、正しく計算ができている。made.これで”model.compile”の”loss=”と”metrics=['accuracy']”までが終わりました。metrics=['accuracy'])これまでの全体像です。metrics=['accuracy'])残りの説明は次回に持ち越します。お次はbatch_sizeとepochsの説明を予定してます。Optimizerの説明はその後のほうが良いと思います。(current)88。