TensorflowでMNIST(4)

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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

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

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

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