1 新しいプロジェクトを作成する
Neural Network Consoleを起動し、+ New Projectをクリックして新しいプロジェクトを作成します。
2 データセットを指定する
DATASETタブのデータセット指定ボタン（スクリーンショットではデータセットタブボタン直下）をクリックし、Trainingデータセットにsmall_mnist_4or9_training.csvを選択します。
DaasetsのValidationをクリックしてValidationデータセットを選択します。Trainingデータセットと同様にしてValidationデータセットにsmall_mnist_4or9_test.csvを選択します。
3 2層のニューラルネットワークを設計する
EDITタブ左のComponentsにて、Input、Affine、Tanh、Affine、Sigmoid、BinaryCrossEntropyを順にダブルクリックし、Network Graphにレイヤーを追加します。
ご参考
Affineは上から4番目のBasicカテゴリに、TanhとSigmoidは上から6番目のActivationカテゴリに、BinaryCrossEntropyは上から2番目のLossカテゴリに含まれています。
Inputレイヤーをクリックして選択し、Layer PropertyのSize（クリックして入力）に変数x（入力データ）のサイズである1,28,28を入力します（デフォルトのまま）。
1つめのAffineレイヤーをクリックして選択し、Layer PropertyのOutShapeに中間層のノード数（例として100）を指定します（デフォルトのまま）。
2番目のAffineレイヤーをクリックして選択し、Layer PropertyのOutShapeに出力層のノード数（今回の場合変数y（出力データ）のサイズである1）を指定します。
4 学習を実行する
学習実行ボタンをクリックします（ショートカット：F5）。プロジェクトが保存されていない場合、保存を促すメッセージが表示されます。ファイル名を入力してプロジェクトを保存すると学習がスタートします。
