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ゼロから作るdeep learning 〜学習をスムーズに進めるためのメモ〜 - Qiita
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ゼロから作るdeep learningを勉強しています。 ここでは、頻出用語の説明と、理解が難しかった部分の要... ゼロから作るdeep learningを勉強しています。 ここでは、頻出用語の説明と、理解が難しかった部分の要約を載せています。特に機械学習・深層学習に全く触れてなくてなにもかもこれから始めるという人はぜひこの記事を読んで活用していただけたらと思います。 コード上での頻出用語 init ・・・初期化を行うメソッド。別名コンストラクタとも呼ばれる。パラメータの重みの初期値などを設定する際にこの初期値を用いる。 hidden_size ・・・隠れ層(全結合)のニューロンの数 output_size ・・・出力層(全結合)のニューロンの数 iters_num ・・・勾配法による更新の回数。繰り返し(iteration)の回数のことである。例えば、更新の回数を10000回に設定すると、訓練データに対し損失関数の計算が行われ、その都度(1万回)勾配法よるパラメータの更新が行われる。 gradient