ディープラーニングの本を読んだ。

以前にも新書の啓蒙書的なものは呼んだが、今回のはもう少しまともなやつを呼んでみることにした。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門?畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

この本では、最終的に畳み込み層と全結合層からなるモデルにMNISTというデータセットを学習させるのだが、これが、TenserFlowを使うとほとんどAdamOptimizerを呼ぶだけで学習できてしまう。このAdamOptimizer、ほんと中身どうなってるんですかね。

本書のコンセプトからしても、そこを解説するための本ではないのはわかるのだが、解説はない。かろうじて付録にバックプロパゲーション導出が載っているが、そこから先は難しすぎるとの判断だったんだろうな…。

俺にとっての問題は、畳み込み、プーリング、バックプロパゲーションなどはやったことがあるので、目新しさがないことだ。TenserFlowの書き方は勉強になったけど。

まあ、他は難しい本が多いから、機械学習の経験がない人はこの辺からやるといいんじゃないかと思います。