TensorFlowで手書き数字画像を多クラス分類 その2 - Qiita

TensorFlowチュートリアルその2 Deep MNIST for Experts https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html 前のチュートリアルが、単純にソフトマックス回帰するだけだったのに対し、今度は畳込みニューラルネットで学習を行います。正答率が91%から99%にアップするとか。 深層学習への知識が足りなさすぎたので、MLPシリーズの深層学習という本で勉強しはじめました。 畳込みニューラルネット 画像認識によく使われる方法です。中間層に畳込み層とプーリング層を複数繰り返し、最終的に全結合層を経て、出力層へと至ります。今回はクラス分類なので、出力層は前回と同様にソフトマックスになります。 畳込み層 入力よりも小さなサイズのフィルタを使って、積和計算をすることを畳込みといいます。前回