まったく同じ構造の2つのネットワークを比較する実験を行い、2つ目のネットワークには隠れ層が1つ多いだけでした。この2つ目（より深いネットワーク）のほうがパフォーマンスが良かったとします。これを踏まえて、さらにパフォーマンスを高めるために次に試すと良い実験はどれでしょうか？
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Deep Learningで使われる基本概念と用語に慣れ、なぜ今Deep Learningが強力なのかを理解します。簡単なニューラルネットワークを構築し、予測を生成してみましょう。
ニューラルネットワークが出力する予測をどのように最適化するかを学びます。Deep Learningで最も重要な手法のひとつである逆伝播（バックプロパゲーション）を用います。その仕組みを理解することで、コース後半に向けた強固な土台が築けます。
この章では、Kerasライブラリを使って回帰と分類の両方に対応するDeep Learningモデルを構築します。予測に用いるSpecify-Compile-Fitのワークフローを学び、章の終わりには深いニューラルネットワークを構築するために必要な道具がすべてそろいます。
KerasでDeep Learningモデルを最適化する方法を学びます。まずモデルの検証方法を学び、次にモデルキャパシティの概念を理解し、最後に層を広く・深くして性能を比較する実験を行います。
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