"BOKU"のITな日常

還暦越えの文系システムエンジニアの”BOKU”は新しいことが大好きです。

AI・機械学習関連の整理

分類問題の性能評価指標の見方を、Neural Network Consoleを題材にしてメモっておく。

Neural Network Consoleでは、モデルの分類性能の評価指標を、わかりやすい表にして見せてくれます.。今回はその評価指標の見方なんぞを、整理してみようかなと思います。

標準化と正規化の違いの整理と、アヤメ(iris)データを使った正規化練習/Neural Network Console応用編

データの正規化について整理して、アヤメ(iris)のデータでいろいろ試してみます。

CNNのプーリング層「MaxPooling」の仕組みを数式なしで整理してみた/ディープラーニング

今回はPoolingについて、頭の整理を兼ねて、ざっくり整理してみます。Pooling層は、画像認識に優れた性能がある「CNN(Convolutional Neural Network)」の構成要素のひとつですね。

CNNの畳み込み層(Convolution)の仕組みを数式なしで整理してみた/ディープラーニング

今回は、 Convolution=「畳み込み層」について頭の整理を兼ねて、ざっくり整理してみます。

活性化関数「Tanh」「Sigmoid」「ReLu」の仕組みと使い分けを数式なしで整理する/ディープラーニング

ディープラーニングには、活性化関数というのが登場します。Neural Network Consoleだと「Activationレイヤー」と呼ばれてます。今回は頭の整理を兼ねて、こいつをざっくり整理してみます。

全結合層(Affine)の仕組を、数式なしでざっくり整理してみた/ディープラーニング

ディープラーニングで頻繁に登場する「全結合層」は、Neural Network Consoleの場合は「Affine」レイヤーにあたります。この仕組というか、動作のイメージを頭の整理を兼ねて、ざっくり整理しておこう。それが今回のテーマです。

Epoch数とミニバッチサイズの解説と、変化させた時の精度の変化/Neural Network Consoleの使い方

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、学習回数や学習単位を変えることで、学習精度が変わっていくのを体験します。