分析
この記事は、MNIST分類のための多層パーセプトロン（MLP）の実装に焦点を当てており、以前のロジスティック回帰に関する記事を基にしています。実践的な実装は価値がありますが、最適化手法、正則化、または他のモデルとの比較パフォーマンス分析についての議論がないため、記事の影響は限定的です。ハイパーパラメータの調整とその精度への影響についてより深く掘り下げることで、記事の教育的価値が大幅に向上します。
参照
“前回こちらでロジスティック回帰（およびソフトマックス回帰）でMNISTの0から9までの手書き数字の画像データセットを分類する記事を書きました。”