Excelを使った深層学習用教材DeepLearning_Excel_ver1.0Excelのシートを利用したCNNの中間層の可視化を行っています。実際に入力画像を変更でき、途中にどのような処理を行っているかを確認することができます。np_utilsライブラリを利用するための宣言。Colaboratoryに標準でインストールされているKerasを用います。mnist.load_data()データをダウンロードし、メモリに読み込みます。MNISTという28×28ピクセルの手書き文字画像データセットを用います。3)のように複数の戻り値(タプル)を複数の変数で受け取ることができます。下記のコードで画像の中身を確認できます。1)CNNに入力するために1チャンネルの画像の形式に変換します。np_utils.to_categorical(n_test)正解データをカテゴリーデータに変換します。activation='softmax'))ニューラルネットのモデル部分。model.summary()で詳細が表示されます。epochs=3)モデルの計算準備と学習部分。batch_sizeは1回に計算する画像数、epochsは全画像を何周学習するかというパラメータ。score[1])検証と検証結果の表示。