AI解剖教室 · Part 2 機械はどうやって学ぶのか

第26章 体験：手書き数字

Q. 自分が指でかいた数字を、ニューラルネットワークは本当に読み取れるのでしょうか？

1. 数字の画像は 28 × 28 = 784マス。マスごとに、0（空白）から1（濃いインク）までの数字が入っています（第6章）。
2. 784個の数字が入力です。隠れ層のニューロン64個が、それぞれ (入力 × 重み) の合計 + バイアスを計算し、ReLUで折り曲げます（第16〜19章）。
3. 出力ニューロン10個が0〜9の点数を出し、ソフトマックスで確率にします（第14章）。この画像は3が87.5%、5が11.3%。
4. 学習には、MNISTという手書き数字6万枚を使いました。順伝播、損失、誤差逆伝播、修正をミニバッチでくり返しました（第19〜24章）。
5. 学習のあと、初めて見るテスト画像1万枚で採点したら、97.96%正解しました。このアプリの中に入っている、まさにそのネットワークです。
6. 隠れニューロンの重みを画像にすると、線のかけらのような模様が見えます。だれも教えていないのに、自分で見つけたのです。
7. さあ、自分でかいてみる番です。下のマスに指で数字をかくと、ブラウザの中のネットワークがすぐに当てます。

この章のまとめ

• 数字の画像 = 28 × 28 = 784個の数字。これがネットワークの入力。
• 784 → 隠れニューロン64個（ReLU）→ 出力10個 → ソフトマックスで0〜9の確率。
• MNIST 6万枚で学習し、初めて見る1万枚のうち約98%を当てた。