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

―――【多クラス分類編】――― それでは準備が整ったとして、（1）から順に話を進めていこう。 （1）データの準備 前述の通り、多クラス分類問題では「Fashion-MNIST」データセットを用いる。このデータセットは、TensorFlowやtf.kerasで簡単に導入できるので、特別な準備は必要ない。Fashion-MNISTデータセットの内容は、図5に示すようなファッション商品の小さな写真であり、教師データとなるラベルには、分類カテゴリーごとに（商品カテゴリー名ではなく）0～9のクラスインデックスが指定されているので、カテゴリー変数エンコーディングの作業も不要である。 # TensorFlowライブラリのtensorflowパッケージを「tf」という別名でインポート import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # グラ

[misshiki]

“多クラス分類”の一連の解説。