不明点をひとつクリア

Pythonを学習して来て良かった。

ポイントは、まずはプログラミング言語をひとつマスターする点にある。

たとえば現在、イーサリアムの理解を深めるため、Solidytyをやっている。

その際には、ときどき「Pythonなら、どう書くだろう」と思い、たしかめながら進めている。

Pythonは汎用性の高い（いろいろな場面で使われている）言語だと思う。

その点、Pythonの良さと言えるかもしれない。

「ゼロから作るDeepLearning」という書籍がある。

専門的な内容でありながら、当時のディープラーニング（機械学習）ブームに乗り、ベストセラーになった。

個人的には、第５章の「誤差逆伝播法」で行き詰まった。どうしても、そのコンセプトが理解できなかった。

それ以前の章でも、不明のまま進めていた箇所があるのだが、

きのう、フと思いつき、不明から開放された。

MNISTデータセットを使い、重みとバイアスを付けて、最後にアウトプットする箇所だ。

その箇所を、改めて読んでみると、訓練用のデータを使い訓練されているデータにより既に重みとバイアスが用意されていることに気づいた。

なので、ここでは訓練データ自体は頭から外して宜しい。テストデータに用意された重みとバイアスを掛け、必要に応じ関数に入れ、アウトプット。その確率の一番高いインデックスと、テスト用のラベルが一致する確率を求めていたという。

この文章を読んでいる人は、何を書いているかサッパシ分からないよね。ここは、自分の頭の整理用として失礼します。