Sonyのなんか凄そうなディープラーニングツールを使ってみる(2)

「まだいまいちわかった感じがしてこないので、チュートリアルの続きをやってみた。とにかく右も左もわからんので、マニュアル通りにやってみる」

3.2 2 層のニューラルネットワークの設計と学習

「というあたり。今度はプロジェクトを開くだけじゃなく、ノード自分で置いていくんだけど、置く意味はわからない。昨日のは１層のニューラルネットワークで、今日のは２層になったらしい。ということは昨日のはディープラーニングじゃなかった」

妹「ディープじゃないの？」

「ニューラルネットワークをたくさん組み合わせたやつがディープラーニングだから。だいたい4層以上からディープっていうらしいから、2層でもまだ足りないけど、ちょっと深くなった」

「2層にしたことで正解率が100%になった。昨日のだと90%ぐらいだったのが改善された」

妹「だいぶ知能がついてきている。でもこれ微妙な字だったら絶対わからないやつあるよね」

「そのへんはそもそものサンプル次第でもあるから。層をたくさんにすることで、柔軟性を維持しつつ、精度を高めることができるらしい。ノード的には昨日のやつに2つ追加しただけなんだけど」

妹「これは何をしたの？」

「なんというか、100%じゃつまらないなと思って、数値をいじることで、少しアホなAIを作れないかなと思ってやってみたやつ。具体的には上の方にある1層目？　の横に見える数字を、100から2に変えてみた。2層のままだけど多分精度が少し落ちるんじゃないかと思って」

妹「ノードが隣にくっついてなくて、線が出てるけど」

「それは配置の問題。色々やってたときにちょっと離れただけ。ピッタリ隣に配置すると自動的に線が接続される感じになるけど、線をつないでもいい」

「その結果、昨日のより賢いけど、100%でもないという、微妙なやつが出来た。この数字にどういう意味があるのかはよくわかってないけど、修正を加えればそれなりに変化が起きるのは確認できた」