Pythonではじめる機械学習

2.3.7.5 SVMのためのデータの前処理

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結果
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2.3.8 ニューラルネットワーク（ディープラーニング）

ニューラルネットワークのチューニング

隠れ層 100個 f:id:bitop:20190831111950p:plain
結果
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隠れ層を減らして10個にしたパターン
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結果なめらかさはなくなったようです。
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10個ユニットの隠れ層を２個使用したパターン
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結果境界線が複雑になった
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10個ユニットの隠れ層を２個使用し非線形活性化関数をtanhにした
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結果かなりフットするようになった、曲線で形成されている
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