質問編集履歴
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ご指摘を反映しました。
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@@ -1,4 +1,12 @@
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O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep LearningにあるCNNのソースを利用して、オリジナルのデータで学習をさせています。ソースで変更を加えているのは、画像の縦横ピクセル数だけです。
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[deep-learning-from-scratch/train_convnet.py at master · oreilly-japan/deep-learning-from-scratch](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/blob/master/ch07/train_convnet.py)
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実際のソースはこちらです。
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[http://104.199.186.194/CNN/02_CNN.html](http://104.199.186.194/CNN/02_CNN.html)
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@@ -7,8 +15,6 @@
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データはこのような形です。
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■学習用データ
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@@ -23,6 +29,20 @@
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t_test _ (1059,)
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データの実物は下記になります。
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[http://104.199.186.194/stock_img_all.php](http://104.199.186.194/stock_img_all.php)
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「チャート」の列が画像で、「判定」が正解ラベルです。
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「判定」はこの銘柄が一定期間後に5%以上値上がりしたか？を判定したものになります。
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学習用データと評価用データは証券コード順に並べたときの上位2400件、とそれ以外で分けていますので、元々の出処は、同じ作り方をしたデータです。
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