第2章 Tensorflow playground
1 説明
Tensorflow playgroundはニューラルネットワークの様々な仕組みを試すことが出来る教育用サイトです。
https://playground.tensorflow.org/
目標は青い点とオレンジの点の分類です。OUTPUTで綺麗に分類できるように目指します。綺麗に分類できればTest Loss（損失率）が少なくなります（0.1未満）。
少ない隠れ層とニューロン数で達成できることを目指します。
2 画面説明
- DATA 学習データ
- FEATURES 特徴量
- HIDDEN LAYERS 中間層（隠れ層） 各層にneuron があり、増減可能です。
- OUTPUT 学習結果。色別に綺麗に分かれることを目指します。
画面上部
- Epoch 学習回数
- Activation 活性化関数・・ReLUを選択
3 二分割
HIDDEN LAYERを1つ、そのneuronを１つにして実行（左上の三角ボタン）を押し、綺麗に分割されることを確認しよう。
このように、単純なデータであればニューロン１つで分割できます。
4 サークル
neuronを増やして試してみましょう。 ３つあれば可能です。
5 ４分割
neuronを増やして試してみましょう。 また、HIDDEN LAYERを増やすとneuronを減らすことも出来ます。
6 渦巻き
HIDDEN LAYER、neuronを増やして試してみましょう。
また、ActivationをReLUに変更してみましょう。