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CNNの入力 (28×28)
指またはマウスで数字を描くと、ニューラルネットワークがリアルタイムで認識します
同時に、ネットワーク内部の信号の流れがリアルタイムに可視化されます
学習済みモデル ⓘ
MNIST（手書き数字の画像7万枚のデータセット）のうち
6万枚で学習し、残り1万枚でテストした正解率: 98.0%
モデル構成: Conv(5x5,8ch) → Pool → Conv(3x3,16ch) → Pool → FC(64) → FC(10)
小さいながらも27,690パラメータ（GPT-4の6,500万分の1）を持つ
本物のニューラルネットワークです。
それでも98%の精度が出せるのでCNNの効率の良さがわかります。