前回までで、MNISTをDeeplearningするにあたって、回帰分析、多層パーセプトロン、畳み込みニューラルネットワークとTensorflowで実装してみました。
入力データに関しての補足です
入力用のデータはMNISTのデータを使っているのですが、28×28のビットマップデータを0－254までの数値（白黒）で表したデータを入力とします。
これを用いてTensorflowの入力データ用に１次元配列に変換します。その際、ビットマップデータを左上から順に１次元の配列に格納しているので、結局784要素の配列となります。これを、ビットマップデータ数分用意(60000)するので結局、784×60000という巨大な行列が入力となります。
実際の入力利用したデータは、その列の先頭に正解を付与しているので、785×60000でできたファイルとなります
入力ファイル
これが１つのデータです。先頭の５が正解データ、それ以降０から続くデータがビットマップの数値表現です
train.txt
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Tensorflow入力
実際にTensorflowに計算させる際には0－254のビットマップデータを0－1の表現に変更します
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教師データ
正解データは1-of-k方式のデータに直します。下記ですと７になります
1 | [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0.] |
回帰分析のダミー変数みたいな感じだと思えばいいかと思います