明日会社がいないなんて

明日会社がなくなっていても動揺しないように、情報を残していきたい

夏休み4日目の学習記録

08/15(火)、図書館で勉強しました。

『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』

  • 2.5時間(13:30-16:00)
  • 29ページ(81-110P)
  • 2.1.3-2.3.4章

学んだこと

  • Sesion.runの使い方

  • トレーニングセットに対する正解率を計算することは、あまり意味がない

  • 過学習を避けるため、トレーニングセットの一部をテストデータに用いる。

  • 断定的に領域を決定することを「ハードマックス」、確率的に決定することを「ソフトマックス」という

  • ミニバッチは、一部のデータを使って誤差を小さくする方法。確率的降下勾配法。

    • 利点1: 1回当たりの計算量を減らす
    • 利点2: 極値を避けて真の最小値に達すること
  • Tensorflowは「データフローグラフ」という形で計算を表現している。
    TensorFlowのキーコンセプト: Opノード、セッション、変数 - Qiita

Python

  • zip関数:複数のリストを同時にループできる
list1=[1,2,3]
list2=[4,5,6]
for (a,b) in zip(list1,list2):
    print(a,b)

感想