Kaggle / MNIST で予測精度向上を目指す (1. チュートリアル通りにCNN を作る) - Qiita

要約 TensorFlow の CNN のチュートリアル 通りに CNN を作成 予測精度は 0.98792 となり，Kaggle / MNIST をサポートベクターマシンで頑張る の結果の 0.98375 をあっさり越えた はじめに Kaggle の Digit Recognizer というコンペティションは，MNIST という有名な手書き数字の画像を使って学習・予測するタスクである。ここでは学習に畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network, CNN) を使って，予測精度向上を目指す。 MNIST 向けの CNN の事例はネットなどで数多く見つけることができるが，ネットワーク構造やパラメータの選択理由がよく分からなかった。そこで，私自身がシンプルな CNN からスタートし，予測精度向上のために何を考えてネットワーク構造やパラメータを変えてい