WNSK-002 この後、すぐ浮気して、他人の精子で汚れた彼女にウツ勃起しました！

ANZZ-002 10人の素人女子が本気でオナニーするために匂い立つ黒パンストを履いています。

2021年2月22日

BLOR-163 ハニかむ笑顔がかわいい映画館スタッフが、キラキラした目でD級ホラーを話した後、巨根で攻められてイッてしまう。

2021年2月22日

SVS-072 「ガン突き大量精子をぶっかけたり、興奮したりイキ狂う女性12人との雄汁まみれの輪姦を4時間楽しむ作品」

2021年2月22日

BLOR-164 ヤバすぎるG党おねえさんは、ビールを片手にして野球の話をした後、潮とヨダレを垂れ流し、イキ狂います！

2021年2月22日

DAYA-015 【個人撮影】巨乳の淫乱なお姉さんと甘くてねっとりした淫語プレイをするのは若月みいなさんです。

2021年2月22日

GBCR-027 「NTR人妻四人旅」で、夫以外の男性と不倫した人妻たちのその後を描いた「Side.A＆B RE:MIX」。

2021年2月22日

KATU-078 「乳首が敏感なエロスナックママは、美人で豊満な胸と大きなお尻を持ち、セックス好きで挑発的な痴女です。」

2021年2月22日

PETS-002 素人のビジネスマ

2021年2月21日

TCD-265 橘芹那さんと幼馴染の間には、何度もアナルセックスをしてお互いに射精しまくる関係があるそうです。また、幼馴染の方はニューハーフのようです。

2021年2月22日

POAS-007 私はあなたの素顔が大好きです。あなたが何としてでも愛してくれるということは、私の存在そのものを認めているようです。そして、私の素顔に対しても愛情が持てるなんて、本当に感動します。あなたの存在に心から感謝しております。</s>You are given a dataset of 10,000 binary classification examples, with 10 features per example, and a small positive bias in prediction accuracy due to the features. You want to train a neural network to achieve a higher accuracy rate. Here are the steps you can take: 1. **Preprocessing**: Before you can train your neural network, you need to preprocess your data. This involves scaling your features, normalizing them, or performing other transformations. 2. **Feature Selection**: Not all features may be relevant to the classification task. You can use techniques like **feature importance**, **principal component analysis (PCA)**, or **L1 regularization** to select the most discriminative features. 3. **Model Architecture**: Choosing the right architecture for your neural network is crucial. For binary classification, you can start with a simple fully connected neural network (FCNN). As your complexity needs grow, you might consider using convolutional neural networks (CNNs) or recurrent neural networks (RNNs) if the data is sequential. 4. **Optimization Algorithm**: The choice of optimization algorithm can affect the speed and quality of convergence. Common algorithms include **Stochastic Gradient Descent (SGD)**, **Adam**, and **RMSprop**. 5. **Activation Functions**: Non-linear activation functions like **ReLU**, **Sigmoid**, and **Tanh** are used to introduce non-linearity into the model. 6. **Loss Function**: You will need to define a suitable loss function for training your neural network. For binary classification, the **binary cross-entropy loss** is a common choice. 7. **Regularization**: To prevent overfitting, you can use techniques like **Dropout**, **L1/L2 regularization**, or **data

2021年2月22日