레네트 다운로드

참고:이 블로그 게시물과 함께 다음 코드를 실행 하려고 하는 경우이 게시물의 하단에 있는 “다운로드” 섹션을 사용 하십시오. 이 게시물을 짧고 간결 하 게 유지 하기 위해, 나는 새로운 파이썬 개발자를 던 질 수 있는 __init__. py 업데이트를 떠났다. MNIST 데이터 집합에서 LeNet을 학습 하려면이 자습서의 맨 아래에 있는 “다운로드” 양식을 사용 하 여 소스 코드를 다운로드 했는지 확인 합니다. 이 .zip 파일에는이 자습서에서 자세히 설명 하는 모든 코드가 포함 되어 있으며,이 코드는 위에서 설명한 것과 동일한 프로젝트 구조로 구성 되어 있으므로 사용자의 환경이 제대로 구성 되어 있으면 시스템에서 제대로 실행 됩니다. # Uint8 x_train에서 float32 숫자 형식을 설정 합니다 float32 = x_test. astype (` x_test `) LeNet 아키텍처는 딥 러닝 및 나선형 신경망을 사용 하 여 발을 적시는 훌륭한 “안녕, 세계” 네트워크입니다. 네트워크 자체는 간단 하 고 작은 메모리 풋프린트를가지고 있으며 MNIST 데이터 세트에 적용 하면 CPU 또는 GPU에서 실행할 수 있으므로 특히 딥 러닝 초보자 인 경우 실험 및 학습에 이상적입니다. 이 튜토리얼은 주로 코드 지향적 이며 딥 러닝 및 나선형 신경망을 사용 하 여 발을 젖 게 하는 데 도움을 주기 위한 것입니다. 이 의도 때문에, 나는 활성화 기능, 풀링 레이어 또는 조밀/완전히 연결 된 계층을 논의 하는 데 많은 시간을 할애 하지 않을 것입니다-이 층의 각 유형을 커버 할 미래에 PyImageSearch 블로그에 튜토리얼을 많이 있을 것입니다/ 많은 세부 사항에서 개념. 나는 모든 테스트 이미지를 통해 루프와 몇 가지 임의의 결과를 표시 하 고 잘못 된 것 들을 표시 하는 코드를 대체 그래서 나는 잘못 분류 된 숫자에 대해 궁금 했다. 숫자 중 일부는 올바르게 식별 할 수 없습니다. 모델은 3 대 8과 1 대 7에 큰 문제가 있는 것 같습니다.

숫자 1, 3, 7 및 8을 사용 하 여 더 많은 교육을 할 것 입니까? 자세한 내용은 다음 웹사이트를 방문 하십시오: Keras를 사용 하 여 CNN의 구현은 ImageNet 데이터 집합에 대 한 교육 및 ImageNet 2013 경쟁에 참여 했다. 이 패키지를 통해 연구원은 이미지를 인식 하 고 기능을 추출 하기 위해 OverFeat을 사용할 수 있습니다. 여기에서 숫자 인식을 위해 MNIST 데이터 집합에서 LeNet을 학습 하는 방법을 살펴보겠습니다. LeNet 클래스를 포함 하는 파일의 이름은 lenet입니다. 다운로드를 위해 제공한 것과 정확히 동일한 소스 코드를 실행 하 고 있습니다. 나는이 디렉토리가 패키지 임을 이해 하는 인터프리터에 대 한 __init__ .py 파일도 있습니다. 안녕하세요, 좋은 튜토리얼 하지만 난 다운로드 한 코드에 문제가, 그것은 __init. py_ _ 파일의 모든 코드를 포함 하지 않습니다.

이 데이터 집합의 목표는 필기 숫자 0-9을 분류 하는 것입니다. 우리는 7만 이미지의 총을 제공 하 고 있습니다, (일반적으로) 6만 이미지 교육에 사용 하 고 1만 평가에 사용; 그러나이 데이터는 적합 한 것 처럼 자유롭게 분할할 수 있습니다. 일반적인 분할에는 표준 60000/10000, 75%/25% 및 66.6%/33.3%가 포함 됩니다. 2/3의 교육 및 1/3에 대 한 데이터를 사용 하 여 나중에 블로그 게시물에서 테스트 합니다.