ゼロから作る Deep Learning

本リポジトリでは、オライリー・ジャパン発行書籍『ゼロから作る Deep Learning』を写経しています。

環境構築

1.6.1 単純なグラフの描画

$ python matplotlib-sin.py
Matplotlib is building the font cache using fc-list.
$ brew install fontconfig
$ fc-list

認識精度

4.5 ニューラルネットワーク

cd ch04 && python train_neuralnet.py

• 認識精度: 94.5%
• 勾配の計算方法: 誤差逆伝播法

6.2 ニューラルネットワーク（最適化）

cd ch06 && python train_neuralnet.py

• 認識精度: 96.5%（訓練データに対しては 97.9%）
• 学習率: 0.1 → 0.001
• 更新手法: 確率的勾配降下法（stochastic gradient descent, SGD） → Adam
• 重みの初期値: ガウス分布 → Xavier 初期値

7.5 畳み込みニューラルネットワーク

cd ch07 && python train_convnet.py

• 認識精度: 99.3%（訓練データに対しては 99.9%）
• Convolution/Pooling レイヤを追加したネットワーク構成

参考

• ゼロから作る Deep Learning
• oreilly-japan/deep-learning-from-scratch