はじめに 前回Chainerの新機能、trainerを使ってCIFAR-10の画像分類に挑戦しようとしたのですが、マシンパワーの都合上、動作を確認できずに終わってしまいました。 そこで今回はMNISTを使ったAutoencoderの作成を通してtrainerの使い方を確認していこうと思います。 Autoencoderに関してはこちらの記事を参考にしました。 【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 ChainerでDeep Autoencoderを作ってみる 実装 MNISTの手書き文字1000個を入力とし、隠れ層を1層通して入力と等しくなるような出力を得るネットワークを作成します。 コード全体はこちらにあげています。 ネットワーク部分 隠れ層のユニット数は64まで絞っています。 また、hidden=Trueで呼び出すと隠れ層を出力できるよ
![ChainerでAutoencoder(+ trainerの使い方の備忘録) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/507e7e220eee92f522cf790da40b59f3eccd34cc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9Q2hhaW5lciVFMyU4MSVBN0F1dG9lbmNvZGVyJTI4JTJCJTIwdHJhaW5lciVFMyU4MSVBRSVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NCVFNiU5NiVCOSVFMyU4MSVBRSVFNSU4MiU5OSVFNSVCRiU5OCVFOSU4QyVCMiUyOSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9YjgxMzY5ZTA1YzM3Mzk3MWZkN2UwZTZjMjMyMDJlM2Y%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0cnRkNTYmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTA0MTViMDUyMDJjYzMwN2U3NGIwOTQ3YjExMDMwOTYx%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df5428677b5efe8cef04723b51e443afa)