ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ステップ48多値分類

前ステップでは、ソフトマックス関数と交差エントロピー誤差の実装を行いました。これで多値分類を行う準備が整いました。本ステップでは、「スパイラル・データセット」という小さなデータセットを使って多値分類を行います。まずは、スパイラル・データセットを確認するところから始めます。

48.1　スパイラル・データセット

DeZeroには、dezero/datasets.pyというモジュール（ファイル）があります。このモジュールには、データセット関連のクラスや関数が含まれています。また、機械学習の代表的なデータセットもいくつか用意してあります。ここでは、その中から「スパイラル・データセット」を読み込んでみます。それには、get_spiralという関数を使います。簡単な使用例を示すと、次のようになります。

import dezero

x, t = dezero.datasets.get_spiral(train=True)
print(x.shape)
print(t.shape)

print(x[10], t[10])
print(x[110], t[110])

実行結果

(300, 2)
(300,)
[0.05984409 0.0801167 ] 0
[-0.08959206 -0.04442143] 1

get_spiral関数は、引数としてフラグのtrainを取ります。train=Trueの場合は学習（訓練）用のデータを返し、train=Falseの場合はテスト用のデータを返します。実際に返す値はxとtで、xは入力データ、tは教師データ（ラベル）になります。ここでxは形状が(300, 2)のndarrayインスタンス、tは形状は(300,)のndarray ...