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https://medium.com/the-andela-way/deep-learning-hello-world-e1fc53ea888来试验https://github.com/sirghiny/mnist，源代码在这里，但是我得到了一个非常低的分数，训练非常短，就像模型是在很少的样本上训练的一样。
浏览 13提问于2020-11-05得票数 1
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从图像中提取字母
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我有一个二进制图像(只有0和255像素)，如下所示。我想在字母A、B、C和D周围提取边框。图像很大(大约4000 x 4000)，字母可以很小(比如上面的B和D)。此外，人物被打破了。也就是说，字符的轮廓内有黑色像素的空白(如下面的A)。我试过的-展开连接边缘-这在一定程度上解决了断开连接的轮廓(对于大字符)。然而，随着扩展，我丢失了大量关于小字符的信息，这些字符现在看起来像白色像素块。
I考虑对相似的像素进行聚类
浏览 3提问于2022-03-27得票数 0
我计划使用MNIST数据库来训练一个分类器来识别手写数字。我有几个问题：到目前为止，我发现的两个选择是getRGB和PixelGrabber。如何读取MNIST数据库？B9 9F 97 3C 24 .
浏览 3提问于2012-02-23得票数 1
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我在医学领域工作，我想学习CNN在图像识别和分类方面的应用。我学到的所有(少数)东西都来自于网络上的自学或稀少的书籍。
浏览 0提问于2017-02-04得票数 0
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MNIST手写数字分类器的预测
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我按照这个的说明使用MNIST数据集构建了一个手写数字识别分类器。在查看可比评估结果方面，它工作得很好。我使用tensorflow作为Keras的后端。现在我想读取一个带有手写数字的图像文件，并使用相同的模型预测其数字。我认为图像需要首先转换为28x28维度，255深度？我不确定我的理解是否正确。如果是这样，我如何在Python中进行这种转换？
浏览 14提问于2017-08-08得票数 3
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我想构建一个多数字分类器
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我已经使用tensorflow构建了一个mnist-digit分类器。现在我想使用上面训练的模型对图像中的多个数字进行分类。我该怎么做呢？
浏览 0提问于2019-04-04得票数 0
嗯，我已经看到了一些关于load_digits()的问题，但是所有这些问题都是关于某些特性或与其他函数的一些比较。我真正需要知道的是，load_digits是做什么的？用外行人的话来说。请不要只是复制在sklearn网站上给出的定义，我已经读过，我不知道这意味着什么。 dataset = load_digits()
for class_name, class_count in zip(dataset.target_names, np.bincount(dataset
浏览 4提问于2019-12-03得票数 1
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我正在尝试使用mnist示例中经过训练的LeNet模型来对给定图像中的数字进行分类。我跟随读取图像(尽管是ImageNet数据)并对其进行分类。我对Imagenet中的sysnet文件是什么以及如何将其用于分类感到困惑。另外，我们是否需要一个用于Lenet的标签文件来对手写数字进行分类，如果需要，如何创建一个标签文件，以及格式应该是什么？
浏览 0提问于2016-12-16得票数 0
我正在学习机器学习，最近我研究了使用线性判别分析对线性可分数据进行分类。为此，我使用了scikit-learn包和函数关于MNIST手写数字数据库中的数据。虽然线性判别分析的目的是在低维空间上找到一个投影，允许最大限度地允许分类分离，这样理想情况下数据是线性可分离的，分类很容易。
如果所有784维都用于预测，那么LDA和确定投影矩阵的意义是什么？
浏览 3提问于2018-12-21得票数 1
许多工作采用2层隐层神经网络对MNIST手写体数字集进行分类.是否有理由不使用三个以上的隐藏层？例如，过度适应？
浏览 0提问于2017-08-11得票数 5
当我们使用OneVsRestClassifier作为估计量时，我想了解在科学学习LinearRegression的框架下发生了什么。它是否每个类创建一个LinearRegressor并应用一个softmax函数返回一个输出类？这方面的文件不清楚。即使是fit()源代码似乎也很清晰。
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
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图像分类中的“其他”类
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在MNIST数据集中，您有10个已定义的类，每个数字一个。但你没有“没有数字”的课程。似乎大多数图像分类数据集是相同的。但是在业务设置中，对于生产模型，您肯定会得到与任何定义的类不相对应的无效映像。假设你要创建一个手写体数字图像分类模型，用于一个现实世界的项目。如果你没有一个“不是数字”类，那么如果有人提交了字母"M“的图片，那么它将被错误地归类为10个数字类之一。因此，在本例中，您是否应该定义一个“非数字”类，并将模型训练在一组与手写数字无关的图像上，这些图像可能与手写数字无
浏览 0提问于2018-04-08得票数 4
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假人的反向传播和训练集
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例如，我想训练最简单的两层感知器来解决反向传播的XOR问题(例如，修改来自第一层的4个突触和来自第二层的4个突触的随机初始权重)。或者这是否意味着，如果我想使用反向传播来解决异或之类的分类任务(即输入的数量大于输出的数量)，理论告诉我们总是有必要以类似的方式(input=>desired输出)重新生成训练集：{0,0}=>{0,0
浏览 0提问于2016-02-22得票数 1
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我已经建立了一个DCGAN (具有卷积鉴别器和非卷积发生器的GAN)，它现在成功地生成了类似于MNIST数据集中的手写数字。
我读过很多关于GAN从图像中提取特征的应用。如何使用我训练过的GAN模型(在MNIST数据集上)从MNIST手写的数码图像中提取特征？
浏览 0提问于2017-03-09得票数 13
我想做手写体数字识别使用K最近的近邻分类与科学学习。我有一个文件夹，里面有5001张手写数字的图像(从0到9的每一个数字有500张图像)。
我读过很多关于如何使用scikit进行K-最近邻分类的在线教程，但是大多数教程都加载了现有的数据集，如手写数字的MNIST数据集。
浏览 0提问于2019-07-02得票数 2
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我刚刚运行了训练MNIST模型的代码。我们如何应用它来识别真实图像中的笔迹？我是一个新手，刚刚开始学习这一部分。我已经搜索过了，但是找不到关于这个的信息。
浏览 0提问于2015-12-07得票数 4
我一直在尝试使用MNIST数据集进行数字分类。我决定更进一步，将我自己的手写数字传递到模型的预测方法中。我现在面临的问题是，predict方法可以准确地预测来自MNIST数据集的测试集的图像，但无法预测我自己的手写数字。为了预测我自己的手写数字，我使用了一张分辨率为200x200的图像。这个模型以某种方式可以预测特定的数字，比如8，6和1，但当我测试其他任何数字时，它仍然将其分类为8，6或1。有人能指出我哪里错了吗？
浏览 48提问于2020-11-06得票数 0
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我已经在C++中开发了一个人工神经网络来完成一项任务，我想知道是否有人知道我可以用来测试网络的任何多输出数据集？我正在试图证明，我所做的一项修改可以使网络在各种数据集下表现得更好。
浏览 0提问于2013-01-22得票数 2
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