CIFAR-10は一般的な物体画像のデータセットであり、画像検出のテストとしてよく利用されます。
そこで今回はKerasを用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を作成し、CIFAR-10の学習を行いました。
Keras版CNNによるCIFAR-10データセットの学習
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CNNによる手書き数字の認識 – MNISTの学習とPythonによる実装 –
先日の記事では、画像認識の分野でよく使用されているCNN（畳み込みニューラルネットワーク）について調べました。
今回はこのCNNをTensorflowを用いて実装し、MNISTデータセットの学習を行いました。
畳み込みニューラルネットワークの基礎
多層パーセプトロンを使用して画像認識を行うことができます。
しかし多層パーセプトロンで画像認識を行うにはいくつか問題点があります。
そこで今回はより効率的に画像認識を行うことができる畳み込みニューラルネットワークについて調べました。