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mnist手寫數字辨識 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的精選貼文

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2021-10-01 13:19:08 有 9 人看過 有 1 人喜歡
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mnist手寫數字辨識 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:10:45 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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mnist手寫數字辨識 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:09:56 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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社群媒體上有些相關的討論：

mnist手寫數字辨識 在 [問題] 手寫數字辨識問題- 看板DataScience - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


作者jikker (魯蛇王)
看板deeplearning
標題[問題] 手寫數字辨識問題
時間Tue Feb 27 12:25:13 2018

哈!

開版後第一個技術問題就由小魯來提問吧

我參考書上MNIST+CNN的範例

建立了以下架構
卷積層1 28*28 16層
池化層1 14*14 16層
卷積層2 14*14 36層
池化層2 7*7 36層
平坦層 1764 神經元
隱藏層 128 神經元
輸出層 10 神經元

完美達成了 99.5% 的辨識率

可是當訓練資料換成 我自己的資料時
辨識率就只有80%左右 而且這80% 是因為完全不認得 數字8跟9
所有數字8跟9的全部認錯 所以只有80%
放大神經元數或卷積、池化層數目也得到類似的結果
是因為我的訓練資料不足的關係嗎?
我看MNIST是各數字都有6000多筆
我的資料分佈如下

0 : 85
1 : 860
2 : 2231
3 : 1521
4 : 1750
5 : 1302
6 : 1511
7 : 1671
8 : 1967
9 : 2426

光看資料 感覺比較認不出來的應該是 0 或1 阿
另外為了彌補 資料量的差異 我有改變訓練資料
每個數字各取800個 出來訓練 (0太少 只能完整訓練)
再把每個數字隨機抽出50個出來驗證
9還是每個都認錯...
請問我的方向該怎麼修正呢?

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.87.162.162
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/deeplearning/M.1519705516.A.4F3.html
→ GTX9487: 你的99.5%的辨識率是Training 還是 Test? 02/27 12:28
→ jikker: training 99.5 test 98.9 02/27 12:34
→ h821231: 參數跟初始都有可能造成差異吧 02/27 12:54
→ followwar: MNIST pretrain後 在你的dataset上finetune 02/27 12:56
→ patrick2dot0: 把8跟9的data抓出來train看看? 02/27 12:56
→ patrick2dot0: 分成8，9，others 看分不分的出來 02/27 12:57
→ GTX9487: 4樓的意思是 MNIST 訓練完的參數為初始參數 02/27 12:59
→ patrick2dot0: 噢 我知道 我的回文不是針對四樓 02/27 13:05
→ GTX9487: 我只是幫4F解釋清楚 別緊張 哈哈 02/27 13:10
→ aaaba: 先把診斷資料整理出來吧，例如：confusion maxtrix 02/27 13:23
→ aaaba: https://tinyurl.com/yaq4vkp3 02/27 13:23
→ aaaba: 如果你自己的8、9沒有特別怪異，你也可以用mnist訓練出來的 02/27 13:25
→ aaaba: 那個分類器跑一遍你自創的那批資料，看看結果如何 02/27 13:25
→ brian980466: MNIST test不到99其實不強 02/27 13:27
推 pinky750619: 你的手寫資料圖片有跟他原本數據庫的格式一樣嗎？印 02/27 14:06
→ pinky750619: 象中，例如圖片大小相同？圖片顏色是否二值化且手寫 02/27 14:06
→ pinky750619: 白色背景黑色？ 02/27 14:06
→ jikker: 文字黑色 背景白色 這點相同 但我的資料大小是58*48 02/27 15:35
→ jikker: 有把它縮為28*28 02/27 15:35
→ jikker: 有空再把我的資料open出來 02/27 15:35
→ jikker: 我的資料是真實資料 所以有10幾個人的不同筆跡 02/27 15:38
推 GTX9487: 那很有可能就是前處理的問題了 02/27 15:39
推 cc9i: 看要不要把code貼上來 80% train accurate是有收斂嗎? 02/27 16:44
→ cc9i: 你訓練時train data有shuffle嗎? 還是說以label順序下去跑 02/27 16:48
→ jikker: 有收斂 資料是照順序下去跑的耶 @@ 02/27 16:49
→ circus: Overfitting? 02/27 17:06
→ jikker: 天阿!!!! 真的是訓練資料要打散的問題 感謝各位大大 02/27 17:12
推 seasa2016: 想請問 為什麼shuffle會影響結果呢？ 02/27 17:28
→ jikker: 資料是一批一批跑的 一次執行都算1 下一次執行都算2 02/27 18:05
→ jikker: 每次fitting完 下一次近來的資料都完全不同 效果自然差 02/27 18:05
→ GTX9487: 原來不是前處理的問題!?@@ 02/27 18:27
推 sore: 你的訓練資料不平衡 02/27 18:49
→ brian980466: 前幾個 batch 看到的東西對 model 影響比較大 02/27 19:39
→ gus2: 好奇你shuffle後辨識率多少 02/27 20:24
推 galapous: 每個batch training label 都很相近的話 02/27 20:49
→ galapous: minibatch的意義就沒了，gradient很容易衝過頭overfitti 02/27 20:49
→ galapous: ng 02/27 20:49
推 cc9i: 原po把改完的結果回報一下啦 順便問問你optimizer用哪個 02/27 21:11
推 GTX9487: 推推 好文章推起來 02/27 23:26
推 chris810314: 這不就是minibatch的概念嗎？如果你的minibatch沒有 02/27 23:54
→ chris810314: 足夠獨立的樣本，那可能就會學到原本不該學的東西！ 02/27 23:54
推 huaishuo: 弱弱問一下 model的正確率是要看training的還是validati 02/28 14:21
→ huaishuo: on的，還是是看val_acc最高的那個epoch的acc呢？ 02/28 14:21
推 ljn3333: val 02/28 17:55
推 Kazimir: 我覺得很有可能是前幾個batch把NN玩壞了 所以最後到89的 03/01 01:37
→ Kazimir: 的時候已經失去學習能力 03/01 01:37






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Keras, Machine Learning, Python. Mnist 是一個經典的手寫數字資料集，裡面的數字分別有從0 到9，共10 種數字。. 今天我們的任務便是使用經典的Keras 來搭建CNN.

#74. 手寫數字辨識模型之比較研究 - 圖書館學與資訊科學

（Artificial Neural Network, ANN）這兩個演算法對於手寫數字辨識的準確率與時間。除了單 ... Yang（2018）利用深度學習（deep learning）在MNIST 資料. 集進行手寫 ...

#75. 實作Tensorflow (1)：Simple Logistic Classification on MNIST

MNIST Dataset / Softmax / Cross-Entropy Loss / 分離數據的重要性/ Tensorflow工作流程/ ... 我們的目標就是要利用MNIST做到手寫數字辨識。

#76. 利用脈衝神經網路辨識MNIST 手寫數字資料庫Recognize ...

利用脈衝神經網路辨識MNIST 手寫數字資料庫. Recognize MNIST Handwritten Digit Database by Spiking Neural Network. 朱霈王仲源吳汯洧. 指導老師：鄭桂忠教授.

#77. Python - 印出mnist 的手寫圖形 - 卡卡米的記憶體

MNIST 是一個知名的手寫數字資料集，被當作機器學習界的hello world 來使用。 import keras from keras.datasets import mnist from PIL import Image ...

#78. [問題] 手寫數字辨識問題- 看板DataScience - 批踢踢實業坊

哈! 開版後第一個技術問題就由小魯來提問吧我參考書上MNIST+CNN的範例建立了以下架構卷積層1 28*28 16層.

#79. Python機器學習之手寫數字辨識 - 人人焦點

手寫體文本辨識問題可以追溯到第一代從手寫體文檔中識別單個字符的 ... MNIST數據集簡而言之就是一個手寫數據識別庫，包含有大量的手寫數字圖像，可以 ...

#80. 超詳細PyTorch實現手寫數字識別器的示例代碼 - WalkonNet

前言. 深度學習中有很多玩具數據， mnist 就是其中一個，一個人能否入門深度學習往往就是以能否玩轉 mnist 數據來判斷的，在前面很多基礎介紹後我們就 ...

#81. AI 紙本資料辨識之經驗分享- Shu-Yu Huang - 台灣人工智慧學校

若文數字其實不是MNIST那種手寫文字而是印刷文字，則需自製印刷字體資料集，可以使用簡單的Excel把所有可能文字打出來存成圖檔。在資料上需做多種的資料 ...

#82. 【深度學習】Hello Deep Learning! 使用DNN 實作MNIST

在有了像Keras 這樣的高階API 之後在建構神經網路的工作上就簡單很多了，接著我們來就打造一個可以用來辨識手寫數字的Deep Neural Networks Model 吧！ ​ ...

#83. keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别深度学习实战闪电入门

keras 手把手入门#1-MNIST手写数字识别深度学习实战闪电入门. 人们已经教会计算机自动找出那些重要的特征和属性， 那么下一步我们该教会计算机什么？

#84. 用tensorflow搭建RNN(LSTM)進行MNIST 手寫數字辨識- 碼上快樂

用tensorflow搭建RNN LSTM 進行MNIST 手寫數字辨識循環神經網絡RNN相比傳統的神經網絡在處理序列化數據時更有優勢，因為RNN能夠將加入上下文信息進行 ...

#85. 用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 - 博客园

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势，因为RNN能够将加入上（下）文信息 ...

#86. 用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 - 术之多

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识. 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势，因为RNN能够将加入上（下）文 ...

#87. Python手写数字辨识实作(MLP)

#88. 手寫辨識tensorflow Python(TensorFlow框架）實現手寫數字 ...

【CIFAR-10照片影像物體辨識，執行手寫辨識範例. 一，確認Tensorflow 系統環境都沒有問題。 機器學習Tensorflow基於MNIST資料集識別自己的手寫數字（讀取和測試自己的 ...

#89. mnist是什麼

MNIST 是一個手寫數字的圖像資料集，我們將用於圖像辨識的範例之中。. MNIST 資料集，可至THE MNIST DATABASE 下載。. MNIST 資料集常用於機器學習訓練和測試的教學。

#90. python 數字辨識用

用Python 訓練神經網路模型以下示範如何用MNIST數據集，訓練手寫數字辨識模型。 步驟一，開啟https://mls.pixetto.ai ，點擊〔Python〕。 步驟二，創建Python文件。

#91. 手寫數位的MNIST 資料庫- Azure Open Datasets | Microsoft Docs

數字 已大小正規化且在固定大小的影像置中。 注意. Microsoft 以「現狀」為基礎提供Azure 開放資料集。 Microsoft 對於您使用資料集不提供任何擔保、 ...

#92. mnist 資料集

資料集: MNIST, 數字3以及數字5 筆者自製表格讀者們可以注意到筆者除了選常用有名的模型之外， ... MNIST 資料降維與復原MNIST 為一著名的手寫辨識資料集，在此範例中 ...

#93. 玩玩tensorflow-mnist手寫辨識 - Terrence的宅宅幻想

玩了一陣子tensorflow，也該來好好玩玩看官網提供的MNIST手寫數字辨識的範例不知道tensorflow的，請參考上一篇玩玩Tensorflow-從logistic到神經網路幾 ...

#94. 通过AI技术，识别手写数字 - 知能技術株式会社

大多数人学习AI，一般在开始时多采用MNIST数据库去开发手写数字的识别分类模型。因此识别手写数字或许很多人并不陌生，但本文将介绍一种与以往不同的研发案例，在识别 ...

#95. Pytorch rnn kaggle

PyTorch - Hello World - MNIST手寫數字辨識 PyTorch - CNN 卷積神經網絡 - MNIST ... on MNIST dataset #opensource you will explore RNN, Bidirectional RNN, LSTM, ...

#96. MNIST手写体数字识别实践深度学习项目（tensorflow框架）,之 ...

mnist手写数字 识别是所有深度学习开发者的必经之路，mnist数据集的图片十分简单，是二值化图像，像素个数为28x28。所以对于所有研究深度学习的开发者 ...