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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

keras 練習 from 新しい機械学習の教科書 

今年読んだ本で最も書き込みが多かったあたらしい機械学習の教科書。当時はプログラムを読むので四苦八苦だった。Pythonに慣れてきたし、kerasの理解も不足しているので、Chapter 7を再読。

そもそもの作り
入力層: 2次元上の座標X、ダミー(定数用)
中間層入力: B = WX
中間層出力: Z = Sigmoid(B)、ダミー(定数用)
出力層入力: A = VZ
出力層出力: Y = Softmax(A)
機械学習で求めるのはB, Z, A, Y
数値微分または解析微分値でバックプロパゲーションして(損失関数値の最小化を目指して)、W, V の値をチューニング

kerasだとほぼ全部すっ飛ばして計算結果が出る。でもやっぱりブラックボックス。中間層の数はいくつとなるべきなのか、ニューロンの数はいくつとなるべきなのか、まったくわからない。とりあえず教科書プログラムに変更を加えて、中間層ニューロン数の変化による正答率を見てみたら、なんとニューロン数が倍になってもほとんど改善なし。えー。

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