中でいろいろやっているようなので見ていきます。メソッドが学習ループの中で呼び出されています。Iterator(のサブクラス)が行っており、バッチサイズ毎にデータを切り出して渡してくれます。回分の学習を行っています。して部品化されています。トリガは登録時に設定されます。登録、起動部分のソースを見てみます。学習ループの中で起動しています。起動され、起動後は順伝播の処理を行います。クラスによって集計されファイルに出力されます。損失(loss)と精度(accuracy)です。経由でファイルに出力されます。統合され、その後、まとめてファイルに出力されます。まとめ以上を図にしてみます。一部だけにとどめます。学習ループやデータ管理は、以前はアプリケーション側の実装になっていました。それが、抽象化されてフレームワーク内部に隠蔽された格好です。これで単純な実装ミスは減ると思います。なんか難しくなった気がしないでもない、です。人工知能が気になるエンジニアです。関連・Chainerのソースを解析。クラスと時系列処理・Chainerのソースを解析。MNISTサンプルを追ってみる・Chainerのソースを解析。順伝播と逆伝播の仕組み・Chainerのソースを解析。