畳み込みニューラルネットワークのトレーニング

このワークフローは、TensorFlowを介してMNISTデータセット上でシンプルな畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を学習します。

例題を実行するためには、以下のKNIME拡張機能がインストールされていることを確認してください。

* KNIME Deep Learning - TensorFlow Integration (Labs)
* KNIME Image Processing (Community Contributions Trusted)
* KNIME Image Processing - Deep Learning Extension (Community Contributions Trusted)

また、TensorFlowを含むPythonのローカルインストールも必要です。インストールの推奨事項や詳細情報については、https://www.knime.com/deeplearning/tensorflow を参照してください。

謝辞：

作成したネットワークのアーキテクチャは、https://www.tensorflow.org/tutorials/layers から引用していますが、若干変更しています。

同封の写真はMNISTデータセット(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)からのものです[1]。

[1] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324, November 1998.