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)
