Tensorflow Playground
http://playground.tensorflow.org/
(日本語にしたものがhttp://tensorflow.classcat.com:8080/にあったみたいなんだけど、つながらない)
は、ディープラーニングをいろいろ試せる
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/15/e0/0feb3fc14a5549b9188ff4364927078d.png)
【手順】
1.データ(DATA)を選択する(デフォルトは円)
2.特徴(FEATURES)を選択する(デフォルトは上2つ)
→クリックで選択、選択されたものをクリックすると解除される
3.中間層(隠れ層:HIDDEN LAYERS)の数を決める(デフォルトは2段)
4.各隠れ層のノードを決める
デフォルトは、中間層1が4層
隠れ層の最後が2層(オレンジと青の2種類で)
5.左上の丸に三角形(再生ボタン)をクリックすると開始する
データを投入した回数が右に出る
結果はOUTPUT これが元の図形のデータの形に似ていれば
よく学習したことになる(元の図形と、下地?の模様の色が違えば、
そこは間違えたことになる)
ってことは、デフォルトの場合、(5の)再生ボタンをクリックすればはじまる。
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/0e/f8/123e8f331204dbaf17ebf197596a6b1c.png)
おお~たった、100データ近くで収束!
ディープラーニング凄い!と思ったあなた・・・
それ、違うから。テレビショッピングと同じだから・・
ためしに、同じ設定で、DATAを右斜め下のうすまきにすると・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/0e/c9/0b2bf599a443d96a465ea5b69baf93e0.png)
10000回やっても、こんなかんじ。
ちなみに、特徴を変えると
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/74/65/400d6d132072283f0decfd8900d6edc1.png)
そして
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/27/81/acc5a2d9297a78f9806800d665bd4eaa.png)
なんか違う図形になる(違う図だけど、正解は増えているかな?)
で、不思議なことに、この3つを、全部合わせると
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/3e/88/b23bda6aed248b222e80186e53e00e0e.png)
おおお~
そりゃ、ノードが増えたからだよ!というあなたへ
じゃあ、中間層を増やして、特徴2つでやってみましょう
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/26/42/4ebd9a3bbc484f7135f5000ced56597a.png)
10000回やっても、かわらないでしょ・・
で、おもしろいことに、さっきやった、6個合わせるやつに対して、
段数を増やすと・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/3b/25/c4340578be4bd40214701ec0a0d17cc6.png)
結果悪くなる。
ふしぎちゃん。
P.Sさらにふしぎちゃんなのは、同じ設定なのに・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/6d/27/4e0054e8af7d9ddb5b1f27657f70cc3e.png)
すぐに、収束している?
http://playground.tensorflow.org/
(日本語にしたものがhttp://tensorflow.classcat.com:8080/にあったみたいなんだけど、つながらない)
は、ディープラーニングをいろいろ試せる
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/15/e0/0feb3fc14a5549b9188ff4364927078d.png)
【手順】
1.データ(DATA)を選択する(デフォルトは円)
2.特徴(FEATURES)を選択する(デフォルトは上2つ)
→クリックで選択、選択されたものをクリックすると解除される
3.中間層(隠れ層:HIDDEN LAYERS)の数を決める(デフォルトは2段)
4.各隠れ層のノードを決める
デフォルトは、中間層1が4層
隠れ層の最後が2層(オレンジと青の2種類で)
5.左上の丸に三角形(再生ボタン)をクリックすると開始する
データを投入した回数が右に出る
結果はOUTPUT これが元の図形のデータの形に似ていれば
よく学習したことになる(元の図形と、下地?の模様の色が違えば、
そこは間違えたことになる)
ってことは、デフォルトの場合、(5の)再生ボタンをクリックすればはじまる。
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/0e/f8/123e8f331204dbaf17ebf197596a6b1c.png)
おお~たった、100データ近くで収束!
ディープラーニング凄い!と思ったあなた・・・
それ、違うから。テレビショッピングと同じだから・・
ためしに、同じ設定で、DATAを右斜め下のうすまきにすると・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/0e/c9/0b2bf599a443d96a465ea5b69baf93e0.png)
10000回やっても、こんなかんじ。
ちなみに、特徴を変えると
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/74/65/400d6d132072283f0decfd8900d6edc1.png)
そして
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/27/81/acc5a2d9297a78f9806800d665bd4eaa.png)
なんか違う図形になる(違う図だけど、正解は増えているかな?)
で、不思議なことに、この3つを、全部合わせると
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/3e/88/b23bda6aed248b222e80186e53e00e0e.png)
おおお~
そりゃ、ノードが増えたからだよ!というあなたへ
じゃあ、中間層を増やして、特徴2つでやってみましょう
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/26/42/4ebd9a3bbc484f7135f5000ced56597a.png)
10000回やっても、かわらないでしょ・・
で、おもしろいことに、さっきやった、6個合わせるやつに対して、
段数を増やすと・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/3b/25/c4340578be4bd40214701ec0a0d17cc6.png)
結果悪くなる。
ふしぎちゃん。
P.Sさらにふしぎちゃんなのは、同じ設定なのに・・・
![](https://blogimg.goo.ne.jp/user_image/6d/27/4e0054e8af7d9ddb5b1f27657f70cc3e.png)
すぐに、収束している?