CNN 回帰問題 | 深層学習を利用して画像データに対する回帰問題を解く方法このページでは畳み込みニューラルネットワークを利用して回帰問題を解く方法を示す。画像を使った回帰例として、顔写真から年齢を予測したり、ドローン画像から作物の収量を予測したりするなどが挙げられる。 このページでは MNIST のデータセットを使用する。MNIST データセットは手書きの 0, 1, 2, ..., 9 までの数値を認識するモデルを作成するために使用する画像データセットである。1 枚の画像に 1 つの数値が書かれている。画像のサイズは 26×26 ピクセルとなっている。画像が小さくかつ分類が簡単であることから、モデルを構築する際のサンプルデータとしてよく使われている。MNIST データセットは、本来は 1 枚の画像が与えられて、その画像が 0, 1, 2, ..., 9 のどれに分類されるのかという分類問題に使われる。このページでは、0 〜 9 までの正解ラベルを実数として捉え
