前提・実現したいこと
ニューラルネットを用いてデータを回帰したいと思っています。
3次元平面にデータが散らばっており(例えば球状)、x,y,zとして説明変数が3つあります。
単純に入力層にその3つを指定して[データ数,3]と重み[3,中間層数]の行列の掛け算、[3,中間層数]と重み[中間層数,1]の行列の掛け算を行えば1次元の目的変数として出てくるのでしょうか。
また、損失関数の値はどのくらいまで小さくなれば精度が高いと言えるのでしょうか。
ご教示よろしくお願いします。
まずは理論から勉強しなさい
http://yamaimo.hatenablog.jp/entry/2016/02/08/200000
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