畳み込みニューラルネットワーク

バッチ正規化を導入した畳み込みニューラルネットワークを用いて、フレームワークを一切使用せずに、手書き文字の画像認識を98%以上の精度で達成する方法を解説します。mnist画像の読み込みから始まり、pickleによる重みの保存・ImageDataGeneratorによるデータ拡張の方法も解説しています。