NN設計３（ニューラルネットの生成）

フィッシャーのアイリスデータを用いた分類問題のためのニューラルネットを設計する。ネットは３層から構成されるとし、各層のニューロンの個数を次のように定める。

入力層（n_input）：４個（特徴量の数から決定済み）

中間層（n_hidden）：５個

出力層（n_output）：３個（分類されるクラス数から決定済み）

中間層のニューロン数はハイパーパラメータである。

code:(追加)nn.py

n_input = 4 # アイリスデータの特徴量は４

n_hidden = 5 # 隠れ層（中間層）のノード数

n_output = 3 # アイリスデータは３種類

model = Net(n_input=n_input, n_hidden=n_hidden, n_output=n_output)

print('# model：')

print(model)

これでニューラルネットワークの機能をもつインスタンスが生成される。確認のために構造を出力した結果は次の通りである。

code:結果.py

model：

Net(

(lin1): Linear(in_features=4, out_features=5, bias=True)

(lin2): Linear(in_features=5, out_features=3, bias=True)

(relu): ReLU()

(softmax): Softmax(dim=1)

)

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