第1版第1刷（第1版第2刷以降は修正済み）
＜訂正＞
2022年4月15日の訂正
5章 ニューラルネットワークの学習
・p.86の本文、下から2行目
誤：その処理を、重みデータの数だけ繰り返します。
↓
正：その処理を、すべての重みについて、学習データの数だけ繰り返します。
7章 画像認識AIのコードの意味を理解する
・p.172の「図7-2-04 バッチサイズなどをコードで指定」の中の以下の箇所
（1）左端の「学習データを…」の箇所
誤：「学習データを200枚ずつに分割して」
↓
正：「学習データを4枚ずつに分割して」
（2）中央の「学習データ」の「画像」の数値の箇所
誤：「画像199」→ 正：「画像3」
誤：「画像800」→ 正：「画像49996」
誤：「画像999」→ 正：「画像49999」
（3）右端の「イテレーション」の回数の箇所
誤：「イテレーション5回目」
↓
正：「イテレーション12500回目」
以上、お詫びして訂正します。
＜補足＞
2023年1月17日の補足
7章 画像認識AIのコードの意味を理解する
・本書初版発行以後にPythonの仕様変更があったようで、7章のリスト3、7、9が誌面のままでは正常に動作しなくなりました。
各リストを以下のように変更することで動作いたします。
p.173のリスト3の下から4行目
images, labels = dataiter.next()
↓
images, labels = next(dataiter)
p.188のリスト7の上から2行目
images, labels = dataiter.next()
↓
images, labels = next(dataiter)
p.191のリスト9の上から1行目
images, labels = dataiter.next()
↓
images, labels = next(dataiter)
なお、上記のリストを参照している以下のページも、同様に修正いたします。
p.198のリスト9「変更前」の上から1行目
images, labels = dataiter.next()
↓
images, labels = next(dataiter)
p.199のリスト9「変更後」の上から1行目
images, labels = dataiter.next()
↓
images, labels = next(dataiter)
2022年4月15日の補足
7章 画像認識AIのコードの意味を理解する
・p.184の「リスト6 学習を行うコード」について
リスト6の最後の方では、「♯2000ミニバッチごとに損失の平均値を算出・出力」として、コードを記述しています。本来ここは、2000ミニバッチごとではなく、2500ミニバッチごとにすべきではあります。なぜかというと、2000ミニバッチごとでは、トータル12500のミニバッチ（学習データ50000÷バッチサイズ4）のうちの、最後の500ミニバッチが漏れてしまうからです。しかしここでは、p.165で述べているようにPyTorchの公式チュートリアルをほぼそのまま用いているため、「2000ミニバッチごと」のコードにしています。
以上、補足いたします。
情報は随時更新いたします。