回答編集履歴
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説明の追記
answer
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@@ -1,4 +1,4 @@
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「# 学習」のforループ内では、「training_data_list (mnist_train.csv)」から「idata」と「tdata」のペアを作り、それを使って誤差逆伝搬で学習して、ニューラルネットの重みを決めます
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「# 学習」のforループ内では、「training_data_list (mnist_train.csv)」から「idata」と「tdata」のペアを作り、それを使って誤差逆伝搬で学習して、ニューラルネットの重み(※)を決めます
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学習が終わったら、もう「training_data_list (mnist_train.csv)」は使いません
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@@ -7,7 +7,7 @@
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同じ「idata」という変数名ですが、学習時とは別内容です
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まず、「idata」から順伝搬で予測します
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その際に使われるニューラルネットの重みは、誤差逆伝搬で学習されたものです
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その際に使われるニューラルネットの重みは、誤差逆伝搬で学習されたもの(上記※)です
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予測結果が「plabel」です
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次に、「plabel (予測結果)」と「tlabel (正解)」が一致してるかどうかを調べます
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