数字/ 実験室

学習させて、テストする。

数字を描くか、ラベル付きサンプルをクリックしてください。ネットワークの初期状態はランダムな重みであるため、一見もっともらしい予測でも間違っている可能性があります。

1. 1つの予測を追跡する

次を使用:予測のステップ実行。784 個のピクセル値が 32 個の活性化になり、次に 16 個、そして 10 個のスコアと確率になる様子を確認できます。球体を選択するか、レイヤー/インデックスのコントロールを使用して、入力されるすべての項を詳細に確認できます。

2. 1回のトレーニングステップを追跡する

トレーニングサンプルを選択するか、描いた数字を認識させて意図した数字を指定します。次を使用:このサンプルを学習させるそして損失、出力勾配、隠れ層の勾配、提案された更新へと進めます。SGD 更新を適用のみが重みを変更します。

3. より多くの手書き文字でトレーニングする

次を使用:実際のトレーニングを開始。ミニバッチは、複数のラベル付きサンプルからの勾配を結合します。バッチ境界で一時停止して、不変のスナップショットを確認できます。「更新」インスペクターには、表示されているサンプルの勾配ではなく、実際のバッチ平均勾配が表示されます。

4. 新しいデータをテストする

テスト分割で評価し、混同行列や誤判定を確認してください。その後、手書きの描画を試してみましょう。キャンバスでの手書きは、この小規模な訓練データセットと大幅に異なる場合があり、高い確率が出ても誤っていることがあります。

データとプライバシー

同梱されているデータは MNIST ではなく UCI Optical Digits です。実際の 8×8 サンプル 1,797 件を 28×28 の入力プレーンに正規化したものです。オプションの MNIST インポーターは、当ミュージアムが検証した CVDF コピーから公式の IDX アーカイブをダウンロードします。描画や計算処理はすべてこのブラウザ内で完結します。タブを閉じるかリロードすると実験室はリセットされます。重みや測定値を保持するにはエクスポートしてください。

カメラとアクセシビリティ

ドラッグで回転、Shift+ドラッグまたは右ドラッグで平行移動、スクロールまたはピンチでズーム。シーンにフォーカスして矢印キー、+/−、Home キーを使用できます。すべてのニューロンは 3D ビューなしでも選択可能です。解説の再生は一時停止でき、視覚効果抑制（reduced-motion）の設定にも対応しています。