TensorFlow2（６）４章 写真分類

TensorFlowしよう！

人類滅亡を企む機械学習ビギナーの皆さんこんにちは．

コンピュータが登場して50年ってところでしょうか？ その動作を激しく単純化すればシーケンサだと思います．8bit CPUもクラウドサーバーも言ってしまえばシーケンサ．機械学習はどうかというと、入出力仕様がblack-boxの謎物体ですからコンピュータサイエンス的には異端者なんだろうな．決定論的なマシンが非決定論的なマシンを産み出すとはこれ如何に？

さて、「TensorFlow2プログラミング実装ハンドブック」第４章の後半では写真を10分類するsample programが紹介されています．

28x28の画像＋正答が６万個用意されていて、それをニューラルネットに突っ込みます．３分類ニューラル君と違う点は、

 ・入力が28x28=784次ベクトルに巨大化

 ・出力が10本

 ・隠れ層の活性化関数がダイオード特性（整流）になる

実はこれらの他に巨大な違いが在って、云うまでもなくそれは「偏微分の式」なわけですが、そんな面倒な事を知る必要はないです．微分も更新もTensorFlow/Kerasにお任せの放置プレイでよかよか．

学習させたニューロン君に本番の分類をさせると当然ながら一部は誤ります．

「間違えた写真を表示させたろ」と思ったのですが、PythonやTensorFlowの扱いがよく判らんので上手く表示できてません．オブジェクト指向のsourceは読むのは楽なんだけど応用するのはかったるいなぁ．

かしこ