![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5a3153977ac1b1bd2d14e7e3badc2fc15a0f0e02/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-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzc3Nzc3NzaWlpaWlubm4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTlmNDY1ZDE1OGVlZTY4NWUwNjI1ZTBiNWZlNDUzMGU2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D5efa716c125e96cc27350681e9914557)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
ゼロからのディープラーニング(フォワードプロパゲーション編) - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
ゼロからのディープラーニング(フォワードプロパゲーション編) - Qiita
はじめに DeepLearningを学び出してから2週間ほど経ちました。そろそろ学んだことが頭から零れ落ちる音... はじめに DeepLearningを学び出してから2週間ほど経ちました。そろそろ学んだことが頭から零れ落ちる音がしてきたので、整理がてらにアウトプットしたいと思います。今回から複数回に渡ってDNNを構築していきます。今回はフォワードプロパゲーション編です。 作成するDNNについて 画像が猫である(1)かそれ以外である(0)かを判定するネットワークを構築します。 使用するデータ 209枚の画像をトレーニングデータとし、50枚の画像をテストデータとして使用します。それぞれの画像のサイズは64 * 64です。 Number of training examples : 209 Number of testing examples : 50 Each image is of size : 64 * 64