【ReLU, PReLU, シグモイド etc...】ニューラルネットでよく使う活性化関数の効果をKerasで調べてみた - プロクラシスト

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オーナー imslotter Keras便利よなぁ～、そしてReLU凄い #deeplearning #活性化関数 #ReLU

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karaage こういうのみると、最先端の世界も結構職人芸的チューニングの世界なんだなと思ったり。それだけじゃないのだろうけど

2017/01/13 リンク

stealthinu RReLUってのがあるのか。Leaky ReLUのLeaky部分をランダムな傾きにするらしいのだがなんでそれで精度上がるんだろう。それで精度出るのならプラス方向分もランダム性もたせると精度出たりしないのかな？

2017/03/21 リンク

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オーナー imslotter Keras便利よなぁ～、そしてReLU凄い #deeplearning #活性化関数 #ReLU

2017/01/12 リンク

chess-news 活性化関数relu

2017/05/28 リンク

stealthinu RReLUってのがあるのか。Leaky ReLUのLeaky部分をランダムな傾きにするらしいのだがなんでそれで精度上がるんだろう。それで精度出るのならプラス方向分もランダム性もたせると精度出たりしないのかな？

2017/03/21 リンク

karaage こういうのみると、最先端の世界も結構職人芸的チューニングの世界なんだなと思ったり。それだけじゃないのだろうけど

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こんにちは、ほけきよです！ Kerasは簡単に実験ができて便利ですね！今回は、Kerasを使って活性化関数が... こんにちは、ほけきよです！ Kerasは簡単に実験ができて便利ですね！今回は、Kerasを使って活性化関数が実際の精度に与える影響を調べてみます。使用するデータ : MNIST 使用するライブラリ : Keras Kerasの動かし方とかわからない人はこの記事を参照！ www.procrasist.com 指標 training : データを学習する validation : 学習データの一部を抜き取って、各エポック毎にテストをする(過学習チェック) test : テストデータで精度をチェック(始めから分けておく) 基本的に学習時の精度の上がり方を見たいという時は、trainingとvalidationを見る(testは最後に試す用のものなので使えない) 今回は、training dataでの正解率(accuracy)とvalidation dataでの正解率について各epochごとにど

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inoueyuworks2018/05/09
toyama09192017/12/11
dann2017/07/18
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stealthinu2017/03/21
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sucrose2017/01/14
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ZAORIKU2017/01/14
ayaniimi2132017/01/13
tkmc2017/01/13

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