第8回 分類問題をディープラーニング（基本のDNN）で解こう

連載目次 本連載では、第1回～第3回で、ニューラルネットワークの仕組みと、TensorFlow 2.x（2.0以降）による基本的な実装コードを説明した。また、第4回～第6回で、TensorFlow 2の書き方をまとめた。さらに前回（第7回）では「回帰問題」についてあらためて取り上げ、これまでの連載記事で学んできた知識だけでも「基本的なディープ ニューラル ネットワーク」（以下、DNN）の実装が十分かつ自由に行えることを体験していただいた。 これをもっと続けよう。あとは、ディープラーニングの実装パターンを繰り替えしながら、慣れていくだけである。数をこなせばこなすほど、最初は「難しい」「分からない」と思っていた部分はなくなっていく（最初は覚えることが多いが、覚えることが減っていけば、それだけディープラーニングが楽になり、より好きになるはずだ）。さっそく始めよう。 今回の内容と方針について 分類

[misshiki]

“分類問題の基礎をマスターしよう。二値分類／多クラス分類の場合で一般的に使われる活性化関数や損失関数をしっかりと押さえる。また過学習問題の対処方法について”長いけど必修の重要回と思う。