前のアクティビティで 画像認識を行うニューラルネットワークの「入力層」に何を入力したらいいかが分かったよな
今回は 「入力層」に入力して計算を行ったあとの 「出力層」の結果がどうなるかについて考えていこう！
5. アクティビティ② ( 5 / 13 )
ディープラーニングについての考察②
画像認識を行うニューラルネットワークの「出力層」の考察
えっとまず確認したいことは… この画像の例では「猫」「犬」「リス」の三つの確率が出力されていたけど この場合の「出力層」のユニットは この画像の通り「三つ」になるということかな？
はい 今回の場合の出力層のユニット数は「三つ」になります
出力層は 「ディープラーニングで求める結果」によって数が変わります
なるほど！じゃあ例えば… 「猫」「犬」「リス」のユニットに加えて 「熊」「象」「羊」「馬」の確率を結果として出してほしいとしたら 出力層のユニットはどうなるかな？
みんなはどう思う？
Q.1
画像認識した結果として「猫・犬・リス・熊・象・羊・馬」の確率を出力したい時、「出力層」のユニットはいくつになるでしょうか？
