kerasによるニューラルネットワーク



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公開日:2019/11/24         

前提知識
・ニューラルネットワークによる画像認識 その① その②
kerasインストール方法 , 関数説明
pythonの関数
relu関数softmax関数


こちらこちらでニューラルネットワーク(NN)による画像認識の方法を説明しましたが、kerasでこれを実装する方法を説明します。 kerasとはNNを簡単に構築するためのライブラリ(のようなもの)になります。kerasの特徴は、実行速度が非常に高速であるという事と、実装が非常に簡単であるという事です(条件を指定するだけでよい)。 しかしそれがゆえに、NNとは何をしているのか原理が解らなくても実装できてしまうので、NNの理解のためにkerasを使わず一度は自分で一からプログラムを書いてみることをお勧めします。

題材はMNISTの画像データを用いその正答率と測るというものです。プログラムファイル等は以下。

 ・画像データ:mnist_data.zip
 ・プログラムファイル:neural_keras.zip
 ・kerasのインストール , 関数説明

NNの構造は以下。


■実行結果
活性化関数はrelu関数softmax関数を用い、学習繰り返し数(epoch数)10回とした結果、7回目の学習で約98%の正解率を得る事ができました。 それ以上学習回数を増やしても高い正解率を得る事はできませんでした。なお実行時間は約100秒で非常に高速です。











サブチャンネルあります。⇒ 何かのお役に立てればと

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