#概要
Mind で Neural Network (SGD) からの続きです。
重み勾配の 更新方法を SDG から adam に変えた版を公開します。
#背景
Deep Learning についての勉強をはじめました。
基本の ニューラルネットワークを 実装できる程度に理解することを 第一の目標としてます。
参考図書として
を用いてます。
読み進めながら 処理の内容を 疑似コードで メモ書きしていたところ、
『日本語プログラミング言語「Mind」最新版をリリースしました』の記事に出会い、言語仕様を調べたところ、メモ書きの 疑似コードが そのまま動きそうな予感で テンション上がり Mind で実装していくことにしました。
#実装したニューラルネットワークの構成
隠れ層１つの、シンプルなニューラルネットワークです。
隠れ層のパーセプトロン数により 性能が変わると予想し 50個と1024個で実行しました。
#adam
Mind で Neural Network (準備編2) 順伝播・逆伝播 図解の「重み更新」の項で、$ΔB$と$ΔW$ から $B$と$W$ を更新する式 に、前回はSGD アルゴリズムを用いましたが、今回は adam アルゴリズムを用います。
参考論文：Adam: A Method for Stochastic Optimization
学習係数
α=0.001\\β_1=0.9\\β_2=0.999
更新式
$ΔWからWを更新での例$
lr= α{\frac{\sqrt{1-β_2^t}}{(1-β_1^t)}}
m_{t} = ΔW（1-β_1)+β_1m_{t-1}
v_{t} = ΔW^2（1-β_2)+β_2v_{t-1}
W=W-lr{\frac{m_t}{\sqrt{v_t+0.0000001}}}
$ΔBからBの更新も同様$
#ソースコード
４ソースコード構成です。
「Mind言語で 疑似乱数関数 を作ってみた」と、
「Mind で Neural Network (準備編3) 文字画像の読み込みの改良」と、
下記に公開する２本です。
##NN2L.src
NN2L.src
ＮＮ層１パーセプトロン数は 数値 1024。
ＮＮ層２パーセプトロン数は 数値 分類数。
※ SDGのソースからは、ループ内の回数値周りを'回数'と'外側回数'を用いるように変更。
ＮＮ層１は 構造体
Ｗ１は 小数変数
Ｂ１は 小数変数
順値１は 小数変数
逆伝播値１は 小数変数
dW１は 小数変数
dB１は 小数変数
Ｗ配列１は
画素数の Ｗ１
dW配列１は
画素数の dW１
パーセプトロン１は
順値１と
逆伝播値１と
Ｗ配列１と Ｂ１と
dW配列１と dB１と
全体は
ＮＮ層１パーセプトロン数の パーセプトロン１
。
※ -- ＮＮ層２は出力層 --
ＮＮ層２は 構造体
Ｗ２は 小数変数
Ｂ２は 小数変数
順値２は 小数変数
逆伝播値２は 小数変数
dW２は 小数変数
dB２は 小数変数
Ｗ配列２は
ＮＮ層１パーセプトロン数の Ｗ２
dW配列２は
ＮＮ層１パーセプトロン数の dW２
パーセプトロン２は
順値２と
逆伝播値２と
Ｗ配列２と Ｂ２と
dW配列２と dB２と
全体は
ＮＮ層２パーセプトロン数の パーセプトロン２
。
ソフトマックス層は 構造体
Ｓ総和は 小数変数
Ｓ各予測値は 小数変数
Ｓ各誤差値は 小数変数
直近正否は 小数変数 ※1.0:正解 0.0:間違い※
直近誤差エントロピーは 小数変数
予測値配列Ｓは
分類数の Ｓ各予測値
誤差値配列Ｓは
分類数の Ｓ各誤差値
全体は
直近正否と
直近誤差エントロピーと
予測値配列Ｓと
誤差値配列Ｓと
Ｓ総和
。
バッチカウンタは 変数。
検証回数は 変数。
ニューラルネット初期化とは
PTは 外側回数と 等価
Iは 回数と 等価
Rは 小数変数
シグマ１は 小数変数
シグマ２は 小数変数
ＮＮ層１を クリア
ＮＮ層２を クリア
ソフトマックス層を クリア
0を バッチカウンタに 入れる
0を 検証回数に 入れる
画素数を 小数化し シグマ１に 入れる
[シグマ１ := sqrt( 2.0 / シグマ１ ) ]
ＮＮ層１パーセプトロン数を 小数化し シグマ２に 入れる
[シグマ２ := sqrt( 2.0 / シグマ２ ) ]
※ -- ＮＮ層１ の 重み1 と バイアス1 --
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定して ※PT
画素数を 回数指定して、※I
※ 「Lv1 W(」を 表示し、 PTを 数値表示し、 「 , 」を 表示し、 Iを 数値表示し、 「)」を 表示し、 改行
ガウス分布乱数( 0.0 , シグマ１ )を Ｗ１(PT,I)に 入れる
繰り返す ※PT
繰り返す ※I
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定して
※ 「Lv1 B(」を 表示し、 回数を 数値表示し、 「) 」を 表示し、
ガウス分布乱数( 0.0 , シグマ１ )を Ｂ１(回数)に 入れる
※ Ｂ１(回数)を 簡易小数表示し 改行
繰り返す
※ -- ＮＮ層２ の 重み2 と バイアス2 --
ＮＮ層２パーセプトロン数を 回数指定して、※PT
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定して、※I
※ 「Lv2 W(」を 表示し、 PTを 数値表示し、 「 , 」を 表示し、 Iを 数値表示し、 「)」を 表示し、 改行
ガウス分布乱数( 0.0 , シグマ２ )を Ｗ２(PT,I)に 入れる
繰り返す ※PT
繰り返す ※I
ＮＮ層２パーセプトロン数を 回数指定して、
※ 「Lv2 B(」を 表示し、 回数を 数値表示し、 「) 」を 表示し、
ガウス分布乱数( 0.0 , シグマ２ )を Ｂ２(回数)に 入れる
※ Ｂ２(回数)を 簡易小数表示し 改行
繰り返す
「ニューラルネット初期化 完了」を 表示し 改行
。
ＮＮ順伝播とは 関数 整数入力(画像番号)
画像番号は 変数
Zは 小数変数
ＮＮ層２最大値は 小数変数
ＮＮ層２最大インデックスは 変数
エントロピーは 小数変数
En1は 小数変数
正値は 変数
PTは 外側回数と 等価
Iは 回数と 等価
※ -- 変数初期化 --
画像番号に 入れる
ＮＮ層２最大値を クリア
Ｓ総和を クリア
f0.0を エントロピーに 入れる
ＮＮ層２最大インデックスを クリア
※ 「画像 → ＮＮ層１」を 表示し 改行
※ 画像 → ＮＮ層１
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定し、※PT
[Z := Ｂ１(回数)]
画素数を 回数指定し、※I, 外側:PT
[Z := 輝度値(画像番号,I) × Ｗ１(PT,I) ＋ Z ]
繰り返す
※ ReLU
Zが f0.0より f小さい ならば
f0.0を 順値１(回数)に 入れる
さもなければ
Zを 順値１(回数)に 入れる
つぎに
繰り返す
※ 「ＮＮ層１ → ＮＮ層２」を 表示し 改行
※ ＮＮ層１ → ＮＮ層２
順値２(1)を ＮＮ層２最大値に 入れる
1を ＮＮ層２最大インデックスに 入れる
ＮＮ層２パーセプトロン数を 回数指定し、※PT
[Z := Ｂ２(回数)]
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定し、※I, 外側:PT
[Z := 順値１(I) × Ｗ２(PT,I) ＋ Z]
繰り返す
Zを 順値２(回数)に 入れる
※ 出力層へのAffinは ReLUしない。※
※ ＮＮ層２最大値
順値２(回数)が ＮＮ層２最大値より f大きい ならば
順値２(回数)を ＮＮ層２最大値に 入れる
回数を ＮＮ層２最大インデックスに 入れる
つぎに
繰り返す
※ 「ＮＮ層２ → ソフトマックス層」を 表示し 改行
※ ＮＮ層２ → ソフトマックス層
ＮＮ層２最大インデックスが 0と 等しい ならば
※ どことも判定されなかった ※
改行
「ＮＮ層２最大インデックス 0 」を 表示し
「画像番号：」を 表示し 画像番号を 数値表示し、 改行
ＮＮ層２パーセプトロン数を 回数指定し、
[回数 - 1 ]を 数値表示し
「：」を 表示し
順値２(回数)を 簡易小数表示し、
「 」を 表示し
繰り返す
改行
0.0を 直近正否に 入れる
[log( 0.0000001 )]を 直近誤差エントロピーに 入れる
分類数を 回数指定し、
正否( 画像番号, 回数)に -1.0を f掛け Ｓ各誤差値(回数)に 入れる
繰り返す
さもなければ
正否(画像番号, ＮＮ層２最大インデックス)を 直近正否に 入れる
分類数を 回数指定し、
[exp( 順値２(回数) - ＮＮ層２最大値 ) ]を Ｓ各予測値(回数)に 入れる
[Ｓ総和 := Ｓ総和 + Ｓ各予測値(回数) ]
繰り返す
分類数を 回数指定し、
[Ｓ各予測値(回数) / Ｓ総和 ]を Ｓ各予測値(回数)に 入れる
[Ｓ各予測値(回数) - 正否( 画像番号, 回数) ]を Ｓ各誤差値(回数)に 入れる
※ 逆伝播の入力値となる値
繰り返す
正解値(画像番号)に 1を 加え 正値に 入れる
[ log( Ｓ各予測値( 正値 ) + 0.0000001 ) ]に -1.0を f掛けし 直近誤差エントロピーに 入れる
つぎに
。
ＮＮ逆伝播とは 関数 整数入力(画像番号)
画像番号は 変数
Zは 小数変数
Iは 回数と 等価
PTは 外側回数と 等価
画像番号に 入れる
※ ＮＮ層２ (←ソフトマックス層)
分類数を 回数指定し、※PT
Ｓ各誤差値(回数)を 逆伝播値２(回数)に 入れる
[dB2(回数) + 逆伝播値２(回数)]を dB2(回数)に 入れる
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定し、※I , 外側:PT
[dW2(PT,I) + 順値１(I) × 逆伝播値２(PT)]を dW2(PT,I)に 入れる
繰り返す
繰り返す
※ ＮＮ層１ (←ＮＮ層２)
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定し、※ PT
※ ReLU 分岐
順値１(回数)が f0.0より 以下 ならば
f0.0を 逆伝播値１(回数)に 入れる
さもなければ
f0.0を Zに 入れる
ＮＮ層２パーセプトロン数を 回数指定し、※Ｉ, 外側:PT
[Z := 逆伝播値２(I) × Ｗ２(I,PT) + Z ]
繰り返す
Zを 逆伝播値１(回数)に 入れる
[dB1(回数) + 逆伝播値１(回数)]を dB1(回数)に 入れる
画素数を 回数指定し、※I , 外側：PT
[dw1(PT,I) + 輝度値(画像番号,I) × 逆伝播値１(PT) ]を dw1(PT,I)に 入れる
繰り返す
つぎに
繰り返す
。
傾き値クリアとは
PTは 外側回数と 等価
Iは 回数と 等価
※ -- ＮＮ層１ の dw１ と db１ --
パーセプトロン１の 要素数を 回数指定して、※PT
f0.0を dB１(回数)に 入れる
画素数を 回数指定して、 ※I
f0.0を dW１(PT,I)に 入れる
繰り返す
繰り返す
※ -- ＮＮ層２ の 重み2 と バイアス2 --
パーセプトロン２の 要素数を 回数指定して、 ※PT
f0.0を dB２(回数)に 入れる
ＮＮ層１パーセプトロン数を 回数指定して、 ※I
f0.0を dW２(PT,I)に 入れる
繰り返す
繰り返す
。
検証とは
エントロピ総和は 小数変数
正否総和は 小数変数
Ｎは 小数変数
Iは 変数
開始番号は 変数
ループ上限は 変数
エントロピ総和を クリア
正否総和を クリア
[検証回数 := 検証回数 + 1]
[開始番号 := 入力画像数 + 1]
検証画像数を 小数化し Ｎに 入れる
[ループ上限 := 検証画像数 - 1]
ループ上限を 回数指定して
[I := 開始番号 + 回数 ]
ＮＮ順伝播( I )する
[エントロピ総和 := エントロピ総和 + 直近誤差エントロピー]
[正否総和 := 正否総和 + 直近正否]
繰り返す
改行
「検証 」を 表示し、 検証回数を 数値表示し、
「回目 誤差エントロピ：」を 表示し、 エントロピ総和を Ｎで f割りを 簡易小数表示し、
「 正解率：」を 表示し、 正否総和を Ｎで f割りを 簡易小数表示し、
改行
。
##NN_adam.src
NN_adam.src
"Random.src"を コンパイル。
"MNISTfiles.src"を コンパイル。
"NN2L.src"を コンパイル。
バッチ画像数は 数値 100。
※ 更新アルゴリズム adam のハイパーパラメータ
adamαは 小数定数 0.001。
adamβ1は 小数定数 0.9。
adamβ2は 小数定数 0.999。
adamＮＮ層１は 構造体
ＷadamＭ１は 小数変数
ＷadamＶ１は 小数変数
ＢadamＭ１は 小数変数
ＢadamＶ１は 小数変数
ＷadamＭ１配列は
画素数の ＷadamＭ１
ＷadamＶ１配列は
画素数の ＷadamＶ１
adamパーセプトロン１は
ＷadamＭ１配列と ＢadamＭ１と
ＷadamＶ１配列と ＢadamＶ１
全体は
ＮＮ層１パーセプトロン数の adamパーセプトロン１
。
adamＮＮ層２は 構造体
ＷadamＭ２は 小数変数
ＷadamＶ２は 小数変数
ＢadamＭ２は 小数変数
ＢadamＶ２は 小数変数
ＷadamＭ２配列は
ＮＮ層１パーセプトロン数の ＷadamＭ２
ＷadamＶ２配列は
ＮＮ層１パーセプトロン数の ＷadamＶ２
adamパーセプトロン２は
ＷadamＭ２配列と ＢadamＭ２と
ＷadamＶ２配列と ＢadamＶ２
全体は
ＮＮ層２パーセプトロン数の adamパーセプトロン２
。
adam版重み更新とは
PTは 外側回数と 等価
Iは 回数と 等価
LRは 小数変数
Mは 小数変数
Vは 小数変数
Qは 小数変数
Q2は 小数変数
Tは 小数変数
B1tは 小数変数
B2tは 小数変数
_aaは 小数変数
_ab1は 小数変数
_ab2は 小数変数
_tp1は 小数変数
※ 「adam重み更新() 開始」を 表示し 改行
※共通値
[バッチカウンタ := バッチカウンタ + 1]
バッチカウンタを 小数化し Tに 入れる
adamαを _aaに 入れる
adamβ1を _ab1に 入れる
adamβ2を _ab2に 入れる
※ [B1t := f1.0 - pow( _ab1 , T ) ]
f1.0から pow(_ab1,T)を f引き B1tに 入れる
※ [B2t := f1.0 - pow( _ab2 , T ) ]
f1.0から pow(_ab2,T)を f引き B2tに 入れる
[LR := _aa × sqrt( B2t ) ／ B1t ]
※ 「------------」を 表示し 改行
※ 「 B1t:」を 表示し、 B1tを 簡易小数表示
※ 「 B2t:」を 表示し、 B2tを 簡易小数表示
※ 「 LR:」を 表示し、 LRを 簡易小数表示
※ 改行
※ -- ＮＮ層１ の dw１ と db１ --
パーセプトロン１の 要素数を 回数指定して、 ※PT
※ -- バイアス --
dB１(回数)を Qに 入れる
[Q2 := Q × Q]
※[M := Q - _ab1 × Q + _ab1 × ＢadamＭ１(回数) ]
[Q + _ab1 × ＢadamＭ１(回数)]から [_ab1 × Q]を f引き Mに 入れる
※[V := Q2 - _ab2 × Q2 + _ab2 × ＢadamＶ１(回数) ]
[Q2 + _ab2 × ＢadamＶ１(回数)]から [_ab2 × Q2]を f引き Vに 入れる
Mを ＢadamＭ１(回数)に 入れる
Vを ＢadamＶ１(回数)に 入れる
※ [Ｂ１(回数) - LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を Ｂ１(回数)に 入れる
[LR × M / sqrt( V + 0.00000001) ]を _tp1に 入れる
Ｂ１(回数)から _tp1を f引き Ｂ１(回数)に 入れる
※ 「----」を 表示し 改行
※ 「 Q:」を 表示し、 Qを 簡易小数表示
※ 「 Q2:」を 表示し、 Q2を 簡易小数表示
※ 「 M:」を 表示し、 Mを 簡易小数表示
※ 「 V:」を 表示し、 Vを 簡易小数表示
※ 「 _tp1:」を 表示し、 _tp1を 簡易小数表示
※ 「 Ｂ１(回数):」を 表示し、 Ｂ１(回数)を 簡易小数表示
※ 改行
※ -- 重み --
画素数を 回数指定して、※I , 外側:PT
dW１(PT,I)を Qに 入れる
[Q2 := Q × Q]
※[M := Q - _ab1 × Q + _ab1 × ＷadamＭ１(PT,I) ]
[Q + _ab1 × ＷadamＭ１(PT,I)]から [_ab1 × Q]を f引き Mに 入れる
※[V := Q2 - _ab2 × Q2 + _ab2 × ＷadamＶ１(PT,I) ]
[Q2 + _ab2 × ＷadamＶ１(PT,I)]から [_ab2 × Q2]を f引き Vに 入れる
Mを ＷadamＭ１(PT,I)に 入れる
Vを ＷadamＶ１(PT,I)に 入れる
※[Ｗ１(PT,I) - LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を Ｗ１(PT,I)に 入れる
Ｗ１(PT,I)から [LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を f引き Ｗ１(PT,I)に 入れる
繰り返す
繰り返す
※ 「adam 第2層」を 表示し 改行
※ -- ＮＮ層２ の dw２ と db２ --
パーセプトロン２の 要素数を 回数指定して、※PT
※ -- バイアス --
dB２(回数)を Qに 入れる
[Q2 := Q × Q]
※[M := Q - _ab1 × Q + _ab1 × ＢadamＭ２(回数) ]
[Q + _ab1 × ＢadamＭ２(回数)]から [_ab1 × Q]を f引き Mに 入れる
※[V := Q2 - _ab2 × Q2 + _ab2 × ＢadamＶ２(回数) ]
[Q2 + _ab2 × ＢadamＶ２(回数)]から [_ab2 × Q2]を f引き Vに 入れる
Mを ＢadamＭ２(回数)に 入れる
Vを ＢadamＶ２(回数)に 入れる
※[Ｂ２(回数) - LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を Ｂ２(回数)に 入れる
Ｂ２(回数)から [LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を f引き Ｂ２(回数)に 入れる
※ -- 重み --
パーセプトロン１の 要素数を 回数指定して、※I, 外側:PT
※ 「(PT:」を 表示し、 PTを 数値表示し、 「 , I:」を 表示し、 Iを 数値表示し、 「 )」を 表示し、 改行
dW２(PT,I)を Qに 入れる
[Q2 := Q × Q]
※[M := Q - _ab1 × Q + _ab1 × ＷadamＭ２(PT,I) ]
[Q + _ab1 × ＷadamＭ２(PT,I)]から [_ab1 × Q]を f引き Mに 入れる
※[V := Q2 - _ab2 × Q2 + _ab2 × ＷadamＶ２(PT,I) ]
[Q2 + _ab2 × ＷadamＶ２(PT,I)]から [_ab2 × Q2]を f引き Vに 入れる
Mを ＷadamＭ２(PT,I)に 入れる
Vを ＷadamＶ２(PT,I)に 入れる
※[Ｗ２(PT,I) - LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を Ｗ２(PT,I)に 入れる
Ｗ２(PT,I)から [LR × M / sqrt( V + 0.00000001 ) ]を f引き Ｗ２(PT,I)に 入れる
繰り返す
繰り返す
※ 「adam重み更新() 完」を 表示し 改行
傾き値クリアをする
。
adam版エポック１巡とは
バッチ分割数は 変数
開始画像番号は 変数
Cntは 変数
Iは 変数
[バッチ分割数 := 入力画像数 / バッチ画像数]
バッチ分割数を 回数指定して、 回数から 1を 引くを Cntに 入れる
[開始画像番号 := バッチ画像数 × Cnt ]
※ 「(開始：」を 表示し、 開始画像番号を 数値表示し、 「, バッチ画像数：」を 表示し、 バッチ画像数を 数値表示し、 「）」を 表示し 改行
バッチ画像数を 回数指定して、
[I := 開始画像番号 + 回数 ]
ＮＮ順伝播( I )する
ＮＮ逆伝播( I )する
繰り返す
adam版重み更新をする
「+」を 表示する
繰り返す
改行
検証する
。
テスト00とは
「傾き値クリア()」を 表示し 改行
傾き値クリア
「傾き値クリア()完」を 表示し 改行
「ＮＮ順伝播()」を 表示し 改行
ＮＮ順伝播(10002)する ※実行OK
「ＮＮ順伝播()完」を 表示し 改行
「ＮＮ逆伝播()」を 表示し 改行
ＮＮ逆伝播(10002)
「ＮＮ逆伝播()完」を 表示し 改行
「重み更新()」を 表示し 改行
adam版重み更新する
「重み更新()完」を 表示し 改行
「検証()」を 表示し 改行
検証する
「検証()完」を 表示し 改行
。
メインとは
開始時刻値は 変数
終了時刻値は 変数
「メイン開始」を 表示し 改行
20170316を 乱数種値に 入れる
ＭＮＩＳＴファイル読込をする
ニューラルネット初期化をする
adamＮＮ層１を クリア
adamＮＮ層２を クリア
「ＮＮ層１パーセプトロン数 :」を 表示し、 ＮＮ層１パーセプトロン数を 数値表示し、
「 ,adam 」を 表示し、
「 ,入力画像数:」を 表示し、 入力画像数を 数値表示し、
「 ,検証画像数:」を 表示し、 検証画像数を 数値表示し、
改行
日時を値で得て 開始時刻値に 入れる
※ テスト00
30を 回数指定し、 adam版エポック１巡を 繰り返す
日時を値で得て 終了時刻値に 入れる
[ 終了時刻値 - 開始時刻値 ]を 数値表示し、 「(秒)」を 表示し、 改行
スタック検査し
。
#動作結果
##パーセプトロン数50
ＮＮ層１パーセプトロン数 :50 ,adam ,入力画像数:10000 ,検証画像数:1000
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検証 1回目 誤差エントロピ：0.52776 正解率：0.81800
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検証 2回目 誤差エントロピ：0.39263 正解率：0.85000
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検証 3回目 誤差エントロピ：0.34209 正解率：0.86300
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検証 4回目 誤差エントロピ：0.31280 正解率：0.86700
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検証 5回目 誤差エントロピ：0.29276 正解率：0.87500
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検証 6回目 誤差エントロピ：0.27817 正解率：0.87900
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検証 7回目 誤差エントロピ：0.26548 正解率：0.87800
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検証 8回目 誤差エントロピ：0.25505 正解率：0.88500
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検証 9回目 誤差エントロピ：0.24538 正解率：0.88900
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検証 10回目 誤差エントロピ：0.23731 正解率：0.89000
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検証 11回目 誤差エントロピ：0.23024 正解率：0.89400
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検証 12回目 誤差エントロピ：0.22414 正解率：0.89500
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検証 13回目 誤差エントロピ：0.21868 正解率：0.89800
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検証 14回目 誤差エントロピ：0.21320 正解率：0.89900
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検証 15回目 誤差エントロピ：0.20942 正解率：0.90100
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検証 16回目 誤差エントロピ：0.20549 正解率：0.90200
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検証 17回目 誤差エントロピ：0.20259 正解率：0.89900
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検証 18回目 誤差エントロピ：0.19996 正解率：0.90000
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検証 19回目 誤差エントロピ：0.19757 正解率：0.90100
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検証 20回目 誤差エントロピ：0.19498 正解率：0.90100
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検証 21回目 誤差エントロピ：0.19323 正解率：0.90200
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検証 22回目 誤差エントロピ：0.19182 正解率：0.90200
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検証 23回目 誤差エントロピ：0.19022 正解率：0.90300
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検証 24回目 誤差エントロピ：0.18881 正解率：0.90400
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
検証 25回目 誤差エントロピ：0.18724 正解率：0.90500
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検証 26回目 誤差エントロピ：0.18640 正解率：0.90700
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検証 27回目 誤差エントロピ：0.18486 正解率：0.90700
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検証 28回目 誤差エントロピ：0.18397 正解率：0.90800
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検証 29回目 誤差エントロピ：0.18366 正解率：0.90800
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検証 30回目 誤差エントロピ：0.18320 正解率：0.90800
##パーセプトロン数1024
C:Mind\t02_NN>NN_adam
メイン開始
C:\data\MNIST\train-images-idx3-ubyte 読込開始
読込完了
C:\data\MNIST\t10k-images-idx3-ubyte 読込開始
読込完了
C:\data\MNIST\train-labels-idx1-ubyte 読込開始
読込完了
C:\data\MNIST\t10k-labels-idx1-ubyte 読込開始
読込完了
1(秒)
ニューラルネット初期化 完了
ＮＮ層１パーセプトロン数 :1024 ,adam ,入力画像数:10000 ,検証画像数:1000
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検証 1回目 誤差エントロピ：0.33544 正解率：0.83300
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検証 2回目 誤差エントロピ：0.26192 正解率：0.86300
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検証 3回目 誤差エントロピ：0.20539 正解率：0.89200
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検証 4回目 誤差エントロピ：0.17682 正解率：0.89700
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検証 5回目 誤差エントロピ：0.16251 正解率：0.90800
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
検証 6回目 誤差エントロピ：0.15965 正解率：0.90900
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検証 7回目 誤差エントロピ：0.15760 正解率：0.91000
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検証 8回目 誤差エントロピ：0.14875 正解率：0.91500
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
検証 9回目 誤差エントロピ：0.14233 正解率：0.91500
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検証 10回目 誤差エントロピ：0.13144 正解率：0.92000
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検証 11回目 誤差エントロピ：0.12799 正解率：0.92100
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検証 12回目 誤差エントロピ：0.12474 正解率：0.92000
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検証 13回目 誤差エントロピ：0.12526 正解率：0.92300
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検証 14回目 誤差エントロピ：0.12641 正解率：0.92400
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検証 15回目 誤差エントロピ：0.12734 正解率：0.92300
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検証 16回目 誤差エントロピ：0.12800 正解率：0.92200
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検証 17回目 誤差エントロピ：0.12856 正解率：0.92200
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検証 18回目 誤差エントロピ：0.12873 正解率：0.92200
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検証 19回目 誤差エントロピ：0.12951 正解率：0.92200
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検証 20回目 誤差エントロピ：0.13009 正解率：0.92100
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検証 21回目 誤差エントロピ：0.13050 正解率：0.92100
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検証 22回目 誤差エントロピ：0.13115 正解率：0.92100
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検証 23回目 誤差エントロピ：0.13162 正解率：0.92200
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検証 24回目 誤差エントロピ：0.13202 正解率：0.92200
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検証 25回目 誤差エントロピ：0.13265 正解率：0.92200
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検証 26回目 誤差エントロピ：0.13319 正解率：0.92200
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検証 27回目 誤差エントロピ：0.13380 正解率：0.92200
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検証 28回目 誤差エントロピ：0.13430 正解率：0.92400
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検証 29回目 誤差エントロピ：0.13493 正解率：0.92400
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検証 30回目 誤差エントロピ：0.13533 正解率：0.92400
173016(秒)
回数を進めると、誤差エントロピが下がっている。
パーセプトロン数が1024の場合には、正解率は92%程度ある。
ニューラルネットワークの学習がうまく機能していると判断します。
SGD と adam にて、途中経過では差があるものの、30回目での正解率に差は出ませんでした。
どちらも学習係数に定番の値を用いてるためなのでしょうか？
シンプルなネットワークだからでしょうか...。
#計算時間
前回のSGDに比べ 体感 1.5倍ほどの時間を要しています。
1024パーセプトロンの計算を行う際に、所要時間算出させる処理を追加しました。
1024パーセプトロンの場合には 173016(秒)要してます。
#次記事予定
畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)の理解のため、図解と 実装を行って行きたいかと考えてます。