「28x28数字画像入力→L.Linear(100ノード)→L.Linear(100ノード)→L.Linear(10ノード)→10出力クラス」の形のNNモデルを、MNISTデータで98%精度まで学習させた予測器を使用して、MNIST画像データの中を少し深く掘り下げて見てみる。 記事: Chainer初試行⇒成功 のNNモデル・結果を利用。 NNモデルのロード In [1]: import chainer import chainer.links as L import chainer.functions as F class MLP ( chainer . Chain ): def __init__ ( self , n_mid_units = 100 , n_out = 10 ): super ( MLP , self ) . __init__ () # パラメータを持つ層の登録 with self . init_scope (): self . l1 = L . Linear ( None , n_mid_units ) self . l2 = L . Linear ( n_mid_units , n_mid_units ) self . l3 = L . Linear ( n_mid_units , n_out ) def forward ( self , x ): # データを受け取った際のforward計算を書く h1 = F . relu ( self . l1 ( x )) h2 = F . relu ( self . l2 ( h1 )) return self . l3 ( h2 ) In [2]: from chainer import serializers my_net = MLP () serializers . load_npz ( 'my_mnist.mod
