ChainerによるCIFAR-10の一般物体認識 (1) - 人工知能に関する断創録Chainerによる畳み込みニューラルネットワークの実装（2015/10/7）のつづき。今回はMNISTの数字画像認識ではなく、CIFAR-10（2015/10/14）という画像データを使った一般物体認識をやってみた。画像を10個のクラスに分類するタスク。実装にはChainerを使った。 MNISTは1チャンネルの白黒画像だったけれどCIFAR-10は3チャンネル（RGB）のカラー画像なので少しだけ複雑になる。CIFAR-10（2015/10/14）でも書いたけれどCIFAR-10の提供データは、各画像サンプルがchannel（3チャンネル）、row（32ピクセル）、column（32ピクセル）のフラット形式3*32*32=3072次元ベクトルの形で格納されている。Chainerでは画像を (nsample, channel, height, width) の形式にする必要があるためres
