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武蔵常盤株式会社のブログです。

AIに手を出して見る PythonとKerasによるディープラーニング - 4

皆さん、こんにちは、こんばんわ。

His First Japan 合同会社 代表社員の字引淳です。

 

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この本の3章に書いてある、画像の判断、ニュースのカテゴリ判断、住宅価格の判断の3つのサンプルを丸写しして、Jupyterで実行してみました。

 

book.mynavi.jp

 

実際に入力し、実行することで、コードの特徴を知り、デバッグしてデータをみてみると、なんでこのデータから、この結果が出るのかと言う知的カオスに突入したところで、一旦、前に戻り、基本的な疑問から調べなおす。

 

「なんで、訓練セットとテストセットの両方で実行するの?」

過学習って何をみて判断するの?」

 

とか、当然の疑問を、この本を見直し、2章から調べなおすと、2章の始まって数ページに上記の疑問が関連している事がすでに記載されている。

 

訓練セットとテストセットで両方で実施し、訓練セットの正解率 > テストセットの正解率の状態の事を過学習と言う事が書いてある。

 

1回本を読んでみて、書いてあることを理解したつもりになっていても、所詮、無知なところで字面だけ追っかけただけのこと。

頭に入ってすらいない。

 

プログラムは、そのプログラムを実行して、デバッグしないと何もわかんないよね。

 

2〜3章は、一番基礎中の基礎が書かれているので、ここに書かれている事をある程度説明できるくらいに纏めないと先には進めないね。

 

また、お絵かきまとめしないといけないな〜。