学生の備忘録なブログ

日々のことを忘れないためのブログです。一日一成果物も目標。

ゼロから作るDeep Learning

ゼロから作るDeep Learning ~L2正規化~

L2正規化 L2正規化について,あまり詳しく書かれていなかったので 6.4.2 Weight decay Weight decay 荷重減衰とは 学習の過程において、大きな重みを持つことに対してペ ナルティを課すことで、過学習を抑制すること. L2正則化,L1正規化とは 機械学習でよ…

ゼロから作るDeepLearning 第5章より誤差逆伝播法の実装 ~colaboratoryにて~

実行に際してのお願い 共有フォルダではなく,自分のgoogle drive 上でcolaboratoryで以下のノートブックを実行してください.また,依存関係は,マウントすることで解消してください. できない場合に備えて,できるだけノートブック内で"from モジュール import …

私的!最速!CNNによるMNIST分類問題!

私的!最速!CNNによるMNIST分類問題! 注意 実験内容 実験 CNNを用いないMNIST分類の実装 データの確認 3層ニューラルネットワーク Affineレイヤとは CNNにおけるAffineレイヤ softmaxレイヤとは ReLUレイヤとは バッチ処理 考察 考察を踏まえた改善 Dropout関…

お詫び

自分は,以前このようなブログを書いた. ゼロから作るDeep Learning #1 - 有用なエキスパートなブログ しかし,今のところ全くの進捗がない.どうしたものか,,, だが,良いこともあった.いろいろな内面についての自己分析が進んだからだ. まず,自分は…

ゼロから作るDeep Learning #1

ゼロから作るDeep Learningをはじめた. 実際ベストセラーらしいから,やってみる. つまるところがあったら,メモっていきたい. 誓い 実際 完璧にしなければならない, 自分には才能がある, などを考えると,やる気はなくなる. (そうだ) やったら,メモ…