実践 Deep Learning

実践 Deep Learning｜オライリー・ジャパン

ネットワークの訓練と最適化、画像処理、表現学習、時系列、記憶を使うモデル、強化学習を扱う書籍。

ニューラルネットワークの学習、最適化、畳み込み、埋め込み、系列処理、強化学習を、PythonとTensorFlowの例で扱う書籍です。出版社は微積分・行列演算・Pythonの基礎を前提として案内し、翻訳版サンプルへのリンクを提供しています。

書誌・著者・翻訳：Nikhil Buduma　著、太田満久、藤原秀平　監訳、牧野聡　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

書誌・発行日と分量：2018-04-26発行 / 336ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

書誌・ISBN：978-4-87311-832-1／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

学習内容・扱うテーマ：TensorFlow / 深層学習 / 強化学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

書誌・原書：Fundamentals of Deep Learning／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

学習内容・構成と学習範囲：学習・最適化、畳み込み、表現学習、系列処理、深層強化学習／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

対象：数式とPythonの対応を追い、学習が進まない理由を計算と実装の両面から整理したい読者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「実践 Deep Learning — 書誌・目次」／公開・更新情報：2018-04-26／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118321/

学習が進まないとき、計算の誤りと設定の問題を切り分けたい

編集部の整理 · 2026-09-15

モデルを大きくする前に、入力、損失、勾配、更新を順に確かめる方法があります。本書の学習と最適化を扱う章を読みながら、少数の例を学習できるかを確認する計画を作ります。小さな例でも合わない問題と、新しい入力に一般化しない問題を分けて扱います。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 一回の学習の値を追う：入力の尺度、損失の値、勾配の有無、更新される変数を書きます。欠損や極端な数値がないかも確かめます。

2. 小さなデータで処理の整合を確かめる：ラベルと入力の対応を人が見られる量にします。実装上の誤りを探す試験と、本来の性能評価を区別します。

3. 設定変更の理由を記録する：学習率などを一つずつ変え、損失の推移を残します。検証結果を見て何度も調整したデータを、未使用の最終評価と呼ばないようにします。

2018年のTensorFlowの実装を学習対象として扱います。現在のAPIへ移す場合は公式の移行情報とサンプルを照合してください。全編の実読・再現を行った紹介ではありません。