[Windows編] Deep Learningをすぐに試せるライブラリKeras講座～その2 - Qiita

はじめに 前回、WindowsへのDeepLearningライブラリKerasの導入と四角形が縦長か横長かの２値分類を行いました。まだ読まれてない方は、そちらからの方が分かり良いかもしれません。 さて、今回はディープラーニングを使ってまで２値の分類では面白くないと思うので、次のステップとしてMNISTという０～９の数字の手書き文字のデータセットを用いて、数字の多クラス分類を行います。この記事でも、ネットワークは前回と同じく多層パーセプトロン（MLP）を使用します。多層パーセプトロンについて説明していなかったので、最初に軽く説明します。初期値や最適化のパラメータ説明はその５あたりで別にとりあげます。 実行環境 Windows 10（64bit）with only CPU Python 3.5.2 Anaconda 4.2.0（64bit） Tensorflow 0.12.1 Keras 1.