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）

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）：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門（1/3 ページ） いよいよ、ディープラーニングの学習部分を解説。ニューラルネットワーク（NN）はどうやって学習するのか、Pythonとライブラリではどのように実装すればよいのか、をできるだけ簡潔に説明する。

[mattn]

ボール転がす説明わかりやすい。

[misshiki]

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。