0~1の間で生成する正規分布乱数を作成

・nnffのdropoutmask部分において新しく式を追加
・これにより平均0.5,分散0.225(標準偏差0.15)の正規分布乱数を発生させることができる
正規分布のパラメータ取得追加

・今回の場合は平均0.5,標準偏差0.15を設定したので変数に追加して取得
・変数は、平均はgaussMean,標準偏差はgaussStd
dropout率0.7とユニット数30での比較実験

・dropout率0.7とユニット数30での比較実験を行うために設定変更
・dropout率を0にしたnnsetupを使用
・ユニット数を30に設定
switch文における構文エラーの除去

・switch文においてもendで終わりを示さないといけない
・end文が抜けていたためにプログラムの挙動がおかしくなっていた
dropout率設定時の挙動設定

・dropout率が0の場合(dropoutなし)はdropOutMaskは生成されないのでエラーがでる
・dropout率が0より大きい場合(dropoutあり)にdropOutMaskを使った処理をするように変更
・textファイル(dropoutpattern)も同じように設定
VisionDataSetNN1のコピーをVisionDataSetNN2に反映

・gaussMeanとgaussStdの変数を追加
変数名の間違い直しとdropout率の設定

・gaussianMeanとgaussianStdをgaussMeanとgaussStdに変更
・ガウス分布においてdropout率0.6に設定した場合の実験
正規分布において標準偏差をいろいろ変更しての実験

・dropout率0.7におけるユニット数30での実験時のソースを変更
dropout率の設定

・gauss分布におけるdropout率を0.7で設定
ユニット50での再実験

・中間層100から50に変更して時間短縮を図る
・エラー率が収束するのなら中間層50を使い続ける
・dropout率は0.7から0.35に変更
ユニット50におけるdropout率0.5と0.7時の実験

・ユニット数を50に変更
・dropout率を0.5と0.7に変更
TPOに応じたDropoutモデル作成(固定ユニット+Dropoutユニット)

・固定ユニット+Dropoutユニットモデルを作成するために変数を追加(nn.dropoutUnitRate,
dropNumber)
・nnffにおいてdropout処理を行う部分を大幅変更
・特定の部分だけdropoutするためにSubMaskを作成
TPOに応じたDropoutモデル作成(固定ユニット+Dropoutユニット)

・固定ユニット+Dropoutユニットモデルを作成するために変数を追加(nn.dropoutUnitRate,
dropNumber)
・nnffにおいてdropout処理を行う部分を大幅変更
・特定の部分だけdropoutするためにSubMaskを作成
Merge branch 'goby_work' of https://github.com/jackkitte/DeepLearnToolbox into goby_work
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・comitのやり直し
・VisionDataSetNN2にも同じ処理を記述
・nnsetupにも同様の処理
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