changlikesdesktop https://blog.hatena.ne.jp/changlikesdesktop/ オッサンはDesktopが好き https://changlikesdesktop.hatenablog.com/ 機械学習 Deep Learningの学習モデルが答えを出すメカニズムは、 ブラックボックスと言われます AIが行う判断の理由は、わからないというわけですね とは言え、ニューラルネットワークは、紐解けば、 重みとバイアスから構成されるパラメタを使った行列計算です その計算(=数値の遷移)の中に、 Deep Learningが行う判断の理由があるはずです それを可視化することで、 Deep Leaningの開発やデバッグを効率化しようと考えました mnistに戻って調べてみます mnistのサンプルは、下図のように2層の畳み込み層と、全結合層をつないでいます 以前に作った*1ソースも同じです それぞれの層… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fchanglikesdesktop.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F03%2F17%2F063308" title="Deep Learningの計算過程を見える化してみる - オッサンはDesktopが好き" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/changlikesdesktop/20190317/20190317054521.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-03-17 06:33:08 rich https://changlikesdesktop.hatenablog.com/entry/2019/03/17/063308 1.0 100%