課題１ 手書き数字（MNIST）分類問題
データセット作成
prepare_data()という関数でkeras.datasets.mnistからmnistのnumpy assay化されたデータをダウンロードし、入力の配列を一律に1/255をかけることで正規化している。また、正解ラベルはkeras.utils.to_categorical()を使ってOne-Hotベクトルに変換している。
モデル構築
以下のような畳み込みニューラルネットワークをAdamで訓練した。
テスト結果
recall on test data:0.9931874632994621
precision on test data:0.9932081572306484
f1_score on test data:0.9931802056487191
コード実行手順
python train.pyで訓練し、
python eval.pyで評価できる。