イゼルローン日誌

・どうしてもうまく収束してくれないので、ちょっとFNNのみ使って試そうとして見直していて、とんでもないというのか間抜けなミスを見つけた。
・MNISTのデータを255で割ったつもりが、CNN用に変形したときにうっかり再度255で割り算してしまっている・・・
・10枚程度ならなんとかなるけど、100枚もいろいろなデータがあるとノイズに紛れて収束しないことになるだろうな。
・ということで、ここを修正していざ実行・・・・おぉ、いいじゃないかいいじゃないか・・・孤独のグルメモード。最後に実行した結果を見ると良い感じ。
・この四苦八苦でだいぶ勉強になったな。
・で、とりあえず、50000個あるサンプルデータ（本当はこっちあ教育用で、テスト用は別にあるんだけどまぁ別に実験だから悪くはない）の先頭40000個を100個ずつ取り出して学習させてみて、40000個目からの100個で正答率を見てみる。
・これは先日のFNN(全結合ニューラルネット）のときと同じ。ただ、CNNはやたらと遅いので、とりあえず一周（１エポック）、つまり先頭から４万個を１回だけ学習させてテスト。
・と、たった一周分なのに96%の認識率となった。
・数エポック繰り返せば更に認識率は上がるだろう。
・今はFNNが１段とCNNが１段だけなので、更に複数段にするなどしたらもう少し収束も早くなるかな？といったところ。
・それにしてもやはりPython＋Numpyだと遅い。まぁ、無駄なところも多々あるとは思うのだけど。
・交差エントロピーとか、いろいろ調べているうちに用語が出てきたのでそのたりも時間を見て試してみようかな。

---