この本は、TensorFlowがオープンソースで公開されるまで「機械学習」に触れたことがなかった筆者が、TensorFlowに挑戦して、七転八倒した成果をまとめたものです。 本書の構成 本書では、まず始めにTensorFlowの基本であるデータフローグラフについて解説します。 次に、画像の多クラス分類問題「CIFAR-10」を題材に「畳み込みニューラルネットワーク」による推論と学習、評価を実装します。 モデルとパラメーターの保存と読み込み方法。また、フィルターの可視化などを通じてパラメーターの変化を視覚的に捉えます。 最後に、認識精度を上げるためにいくつかの取り組みをします。 前提知識 本書は、読者にプログラミング言語「Python」に関する基本的な知識があることを前提にしています。 また、計算ライブラリnumpyも使用しています。必要に応じてリファレンス(http://www.numpy