ニューラルネットワークには入力層、隠れ層、出力層とあるが、重要なのは隠れ層である。今日は隠れ層の勉強を行った。
出力の前に隠れ層を通って値を決めているが、隠れ層がどのような重みをもっているかで値は決まる。数字の９を識別する場合、画像の右側によく色がついていれば９の可能性を上げる。０を識別する場合は画像の左下がよく興奮していればよいとする。よく興奮しているところが出力層と仲が良いところなら値が決まる。
隠れ層の勉強はまだ十分ではないが、ある程度は知ることができた。実際に花を識別するプログラムで、隠れ層の数を少し増やしてみた。よい学習ができている枚数で隠れ層も増やしてやってみたらいい精度になった。今日は２２５枚学習で１２８個の隠れ層としたので、今後３００枚学習だとか、２５６個の隠れ層に挑戦していきたい。
