ニューラルネットワークの学習
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•教師データ（学習のためのデータ）を使用
•学習は自動で行われる
①教師データにより，ニューラルネットを動かし，誤差を
得る
② ニューロン間の結合の重みの上げ下げにより、誤差を減
らす （最終層の結果が，手前の層の結合の重みに伝搬する
ことから，フィードバックともいわれる）
•ニューロンの数が増えたり減ったりなどではない
•誤差が減らなくなったら、最適になったとみなす
•次のページで公開されているデモを実行してみる
https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classifica
tion
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学習結果
データの拡張
ドロップアウト 学習結果
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