ゼロから作るDeepLearning本をやる(6)

6章終わり。最適化と過学習と戦う話。
6.4.2節の"訓練データの認識精度が100%に到達していないに注目すべき"って文言に引っかかった。
節の文脈から意味は分かるんだけど、感覚的には認識精度は100%に近くて悪いことは無いんじゃないか？という思いが拭いきれず、腑に落ちなかった。

blog書いててようやく分かったけど、理想は"訓練データの認識精度100%かつテストデータの認識精度も100%=隔たりがない状態"なので、
ここで言ってるのは"訓練データの認識精度100%で喜んでいてはだめ。実効性はむしろテストデータの認識精度なので、両者の認識精度に隔たりが少ないかつ認識精度が高い状態を目指さないとだめ"
ということなんだろう。

今回はあんまりコード書かずに、本文を読んで、サンプルソース実行してグラフを眺めるばかりだった。
ちゃんと身になってるか心配になるが、先に進もう。
まとめとしてマインドマップ風のものを書いて、キーワードを整理した。

懲りずにAmazonリンクは貼る。
あと旅行行くので更新3日間休み。
7章,8章予習しときます。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装