ニューラルネットワークの学習／評価／テストを解説。損失関数／最適化／学習率／誤差逆伝播法／確率的勾配降下法、バッチサイズ効果、損失グラフ、汎化性能、予測／評価などの説明。

misshiki のブックマーク 2019/12/16 13:52

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4678709861443009538/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/news026.html" data-original-href="https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1912/16/news026.html" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fatmarkit.itmedia.co.jp%2Fait%2Farticles%2F1912%2F16%2Fnews026.html" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">第3回　ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0">ディープラーニング</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92">機械学習</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ニューラルネットワークの学習／評価／テストを解説。損失関数／最適化／学習率／誤差逆伝播法／確率的勾配降下法、バッチサイズ効果、損失グラフ、汎化性能、予測／評価などの説明。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20191216#bookmark-4678709861443009538"><span class="datetime-body">2019/12/16 13:52</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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