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基本の回帰モデルを表すと↑になる これの層を増やしたり、間のユニットを増やすことで学習 各矢印が、重みwを持っている、全部違う値 学習によって調整される それだけだとただの回帰と同じ、だから、やを使ってフィルターをかける みたいに、して重みを0に近づけることもできる デフォルトはほとんど正則化しない 最初は、乱数で重みを決める 学習した内容の解析が難しい、やる方法の一つは重みのヒートマップをみること パラメーター学習のには、や等が初心者向けにある #Pythonで始める機械学習 モデルが完成したら、実際にする時はこの計算をすればいいだけ、簡単 （xが入力、Wが各層の重み、yが出力、σが） 一つの層のたくさんあるのうち、一つがめっちゃ影響力強くなっちゃうことがある それを避けるために、ランダムにdropoutする を避けるために #UdacityIntrotoDeepLearningwithPyTorch #ディープラーニング...
みがあってありがてーと感じる(?) での先のフレームをする系研究まとめ https://arxiv.org/pdf/2004.05214.pdf...