ぐぐってもあまり情報が出てこなかったのでメモ。Bashで 「$?」を使えば実行したコマンドの戻り値が取得できるのは有名。 $ false; echo $? 1 # falseの戻り値 Bashの場合、パイプされたコマンドの戻り値は 「PIPESTATUS」という配列に格納されることも、そ…

Kerasの作者、フランソワ・ショレ氏によるディープラーニングとKerasの解説本 『Deep Learning with Python』の読書メモ。第二部「Deep Learning in practice」では、実践的な問題にディープラーニングを適用する方法を扱う。5章は畳み込みニューラルネット(…

フランソワ・ショレさんのディープラーニングとKerasの解説本『Deep Learning with Python』の読書メモ。今回で前半部分の第1部は終わり。ここでは、前回に引き続いて正則化の手法のドロップアウトを扱う。ドロップアウトは、ニューラルネットに対して最も有…

以前に取り上げた3つのサンプルプログラムでは、学習を続けていくと、訓練データの予測精度は向上するものの検証スコアは悪化していった。このように、訓練用データはうまく予測できるものの、逆に一度も入力されたことのないデータに対する予測性能が下がっ…

4章では、ディープラーニングに限らず機械学習全般に関わる内容を扱っている。このエントリの内容は、主に4章中盤部の内容をまとめたもの。 4.2 機械学習モデルの評価 訓練(training), 検証(validation), テスト(testing) 機械学習モデルの評価をする際には…

古い映画の話で恐縮ですが、『愛と悲しみのボレロ』の冒頭には、「人生には2つか3つの物語しかない。しかしそれらは繰り返されるのだ。その度ごとに初めてのときと同じような残酷さで。」という言葉がありました。金融市場に眼を向けてみると、バブルとその…

前回まで、書籍のサンプルプログラムを動作させてみた。ここでは、ディープラーニングの動作原理の基礎と構成要素を簡単にまとめる。「Deep Learning with Python」本の中では、2章〜4章にまたがって説明されている内容をまとめたもの。ニューラルネットの計…

前回からの続き。前回は、ボストン郊外の不動産物件に関するデータを元に、その地域の住宅価格をディープラーニングで予測するというサンプルを動かしてみた。しかし、結果を見ただけではあまりにもブラックボックスすぎるので、少しだけディープラーニング…

「Deep Learning with Python」のサンプルプログラム3つ目。データはBoston Housing Dataを用いる。1970年代のボストン郊外地域の不動産物件に関するデータで、ある地域の平均物件価格と部屋の数や築年数といった物件情報、犯罪率や黒人比率などの人口統計に…