Установка tiny-dnn чрезвычайно проста.
- Клонируем себе содержимое репозитория https://github.com/tiny-dnn/tiny-dnn
- Компиляция библиотеки не требуется, так как все реализовано в заголовочных файлах. Для использования достаточно указать в своем коде директиву #include "tiny_dnn/tiny_dnn.h"
Исходный текст реализации простой feed forward сетки (MLP) и проект для VS 2015 лежит тут: https://github.com/Koziev/WordRepresentations/tree/master/CXXModels/TinyDNN_Model
Простая модель с MLP, в которой активация всех слоев - сигмоида, дает точность примерно 0.58. Это намного хуже значений, которые можно получить в простой модели на Keras. Допускаю, что сменив активацию выходного слоя на softmax, активацию промежуточных слоев на relu, можно улучшить результат.
В целом, библиотека требует добавления функционала (или я его не увидел) в плане реализации early stopping, model checkpoint, так как без таких базовых возможностей использовать ее на серьезных задачах трудно.