データ分析がんばるぞい！って時の手順をまとめます。

〜〜あとで書きます〜〜

困ったときの対処法

[問題]　 　　　　過学習起きてるかも？　 [原因]　 　　　　重みの初期値が大きする可能性　 　　　　もしくは均等な値で初期化されているかも　 [解決法]　 　　　　初期値の係数を小さくする　 　　　　ランダムに初期値を発生させる　 　　　　訓練データセットを増やす　 　　　　モデルの複雑性を減らす（特徴量を減らす）　 　　　　Early Stopping（早期終了）　 　　　　モデルの複雑さにペナルティを与える（正則化）　 　　　　Dropout(学習の途中でランダムにニューロンを削除する)　 [参考]　 　　　　「0から作る〜」　 　　　　p178 ~ p179　 　　　　https://deepage.net/deep_learning/2016/10/17/deeplearning_dropout.html　 　 　 [問題]　 　　　　隠れ層を増やしても結果が変わらない　 [原因]　 　　　　勾配消失もしくは表現力の制限が発生している可能性　 [解決法]　 　　　　重みの初期値を調整　 　　　　sigmoid関数, tanh関数等の線形関数を用いている場合 → Xavierの初期値　 　　　　ReLUの場合 → Heの初期値　 [参考]　 　　　　「パラメータの重みの初期値」　 　　　　https://qiita.com/m-hayashi/items/02065a2e2ec3e2269e0b　 　　　　「0から作る〜」　 　　　　p179 ~ p185