我正在通过从MNIST数据集中获取的数字的水平连接图像来生成手写数字(超过一个数字)的图像,目标是生成的数字看起来有点自然(就像在他们看起来像是一个人写的一样)。 为此,我从数据集中为0-9中的每个数字采样一张图像,然后使用这些图像生成我想要的任何数字的图像。 我在这里面临的一个问题是,在MNIST数据集中,数字的粗细各不相同,所以我生成的最后一个数字有一些太粗体的数字(如所附图像所示,其中9太粗体,而5则相反)。 Image of a number generated by the mentioned method 我想知道的是,是否有某种图像处理技术可以处理所有数字图像,使它们具有相同
我正在尝试在Keras中实现WGAN。我正在使用David Foster的生成性深度学习书籍和作为参考。我写下了这段简单的代码。然而,每当我开始训练模型时,准确率始终为0,Critic和Discriminator的损失为~0。
无论他们为多少个时期训练,他们都会被困在这些数字上。我尝试了各种网络配置和不同的超参数,但结果似乎没有变化。谷歌也没能帮上多少忙。我无法确定这种行为的来源。
这是我写的代码。
from os.path import expanduser
import os
import struct as st
import numpy as np
import matplotlib
我对神经网络很陌生。我已经通过了TensorFlow mninst初学者
使用tensorflow基本mnist教程
并尝试利用外部图像进行预测,在此输入图像描述。
我已经更新了tensorflow提供的mnist示例。
On top of that i have added few things :
1. Saving trained models locally
2. loading the saved models.
3. preprocessing the image into 28 * 28.
i have attached the image for reference
1.
我正在使用PyTorch基于MINST数据集创建一个二进制分类器。我希望我的分类器只在0和1之间分类,然而,当我训练它时,错误并没有减少,损失变成了负值。以下是前几次迭代中的错误和损失:
我显然是在期待更好的结果。
下面是我使用的代码:
# Loading the MNISR data reduced to the 0/1 examples
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
mnist_train = datasets.MNIST(".
我目前正在研究手写体数字识别问题。
首先,我已经针对MNIST数据集测试了手写数字样本。
我得到了一个53%的准确性,我需要90%以上的准确性。
以下是我到目前为止为提高准确度所做的努力。
创建了我自己的数据集
- I have created 41,000 examples. To get started I made a small dataset, which has 10000 examples( 1000 for each digits ).
- The dataset was created on the lines of mnist format( probably
我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras的顺序模型,这是我使用的代码。
# Create the model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (X.shape[1],)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(
我有个MNIST CNN从MNIST数据集中学习和训练网络,并为每个数字(0到9)提供10个概率的向量,总和为1(当然使用softmax )。我正在尝试改变一种方式,我将获得每个数字的10个概率,例如,选择的图像到b1的概率是0.23,所以它不是1的概率是0.67,(也是和1,但对于10位数字)。所以我需要的是10种不同的softmax激活,但我不知道怎么做。这是原始代码,它计算10个概率加起来为1,并最终计算出准确性。有没有一种方法可以更改代码,为每个数字提供10 softmax?
from __future__ import absolute_import
from __future__
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn.init
import torch.nn.functional as F
# from sklearn.linear_model import SGDClassifier # Test i did
# from sklearn.model_selection import cross_val_score
device = 'cuda' if torch.cuda.is_availabl
我是 tensorflow的新手,我寻找了使用tensorflow实现多层感知器的例子,但我只在MNIST图像数据集上获得了示例,除了MNIST之外,还可以使用相同的优化和成本函数来建立神经网络模型,并对数字格式的数据( Means )进行训练,我可以使用tensorflow来训练自己的数据集。
有训练新数据集的例子吗?。
我正在使用mnist手语的Kaggle数据集。总共有785列,包括带有CSV数据集标签的一列。另外,将CSV用于图像而不是真实图像是一个好主意吗
下面的代码运行正常,直到mode.fit()出现错误
"""CSV_MODEL.ipynb
Automatically generated by Collaboratory.
The original file is located at
https://colab.research.google.com/drive/1u8GDJe-sWtz12YO7YusClJR9UeDJ852Y
"""