Slide 13
Slide 13 text
model.fit(...)の中身(NNの学習)
のざっくりとした説明
[ ]
OR
NAND
OR
2
NAND
2
OR
1
NAND
1
b
b
w
w
w
w
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
AND
AND
2
AND
1
b
w
w
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
https://elix-tech.github.io/images/2016/kaggle_facial_keypoints/animation1.gif
( )
⋯
,
,
,
,
2
1
2
1
w
w
x
x
f
y =
正解データ
:
y′
2
y
y
loss −
′
=
NNのパラメータ空間
等高線はlossをあらわす
転がってる球が現在のNNの状態
転がり方が最適化方法の違い
は予測データ
y
定数
定数
変数
XORのNN
2
w
1
w
y′
)
比較(loss