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DeepLearning(3): そして逆伝播(でも全結合層まで) - Qiita
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DeepLearning(3): そして逆伝播(でも全結合層まで) - Qiita
DeepLearning(1): まずは順伝播(上) DeepLearning(2): まずは順伝播(下) DeepLearning(3): そして逆伝播... DeepLearning(1): まずは順伝播(上) DeepLearning(2): まずは順伝播(下) DeepLearning(3): そして逆伝播(でも全結合層まで) DeepLearning(4): CNNの逆伝播完成? DeepLearning(5): スペースリーク解消! 第1、2回で順伝播の処理は実現した。今回やっと「学習」処理に入る。(それにしても時間が取れず、またしてもだいぶあいだが空いてしまった。記憶が飛んでいる) 前回作成したプログラムでは、多段のニューラルネットワークを構成したが、その終盤には2つの全結合層(隠れ層と出力層)が含まれている。本稿では、逆伝播による学習で全結合層のフィルタ(ウェイト)を更新する部分について解説し、学習によりフィルタの分類能力が向上することを確認したい。 今回のソースはこちら。 1. 全結合層の逆伝播処理 1-1. 処理の流れ 逆伝播の