Pythonでテンソルフローを使用して基本的なCNNを実装する

Question

私は2クラスの分類問題を手にしています。私は各訓練例について3つの特徴のセットを抽出した。私は重みを知るために非常に単純なCNNを使うつもりである。私のモデルは次のようになります

私はこのCNNをPythonで実装するためにtensorflowを使用する予定です。公式チュートリアルhttps://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn/はやや抽象的であるようです。これを訓練するための基本的なコードを入手できますか？

Answer 1

（生の画像、音声など）の信号を必要とするCNNの点が欠落しているようです。 3つのフィーチャと信号をコンボリューションすることはほとんど意味がありません（唯一のオプションは、ほとんどのMLPにつながる唯一の軸の中で畳み込む2x1フィルタです）。あなたが探しているのはむしろ基本的な分類子であり、一般的に - 神経ネットはおそらく良い選択ではありません（小さい、低次元の問題のための良いモデルではありません）、カーネル化されたSVMや他の分類子scikit-learnで利用可能です。基本的なTFコードについては、basic tutorialを見てください。前に述べたように、これはCNNにとっては問題ではありません。さらに、TFは、いくつかのコード行でモデルを訓練する単純なライブラリではありません。この種のものを探しているなら、TFの上に構築されたkeras、tf-slimまたは他のライブラリを見てください。