TensorFlowでMNISTを使ってみる
今回やったこと
TensorFlowのチュートリアルを今回やってみました。 MNISTというかなり有名な数字画像の識別問題をやってみます。
どうやったか？
チュートリアルに倣ってsoftmaxと勾配降下法を使いました。 ミニバッチでランダムにサンプルを選んで学習させてマシンへの負担を減らしています。
PythonでのコードはTensorFlowのチュートリアルにあるので省略します。
結果は９２％の識別精度が出ました！
特別なことを特にしていないのにすごい精度ですね。
９９％以上の精度を出す方法もあることが知られていますが、
それはDeepLearningを使っているそうです。
MNISTは何回かコード書いて遊んでますが、TensorFlowを使うとコーディング楽ですね。
