关于Mnist数据集时候的问题

查看全部 · 发表在未解决 2018-4-19 10:47:57

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请问，我使用老师给的手写数字0-9图片时可以识别出来，但是为什么我使用自己写的手写数字就不行了呢？图片我是用手机相机拍摄的，图片中只有数字和白底，无杂质。这是什么问题？谢谢

我知道答案回答被采纳将会获得10 金币 + 5 金币已有24人回答

atomwh · 发表于 2018-4-19 11:00:49

说明网络的泛化能力不够，在又有MNIST数据集上已经过拟合了，遇到新的数据集导致识别准确率较低。你的网络应该在MNIST数据集上的准确率很高。可以采用一些防止过拟合的方法试试

筱墨 · 发表于 2018-4-19 11:07:38

atomwh 发表于 2018-4-19 11:00
说明网络的泛化能力不够，在又有MNIST数据集上已经过拟合了，遇到新的数据集导致识别准确率较低。你的网络 ...

谢谢

yunhai_luo · 发表于 2018-4-19 12:07:06

本帖最后由 yunhai_luo 于 2018-4-19 12:47 编辑

假设你的模型没有问题，你可以考虑把模型输入数据转换为图片，确认你前面的图形数据处理没有问题。
具体说来，因为你说你使用手机拍照的，所以格式肯定跟mnist的图片不一样。我猜想你可能需要处理才能得到模型的输入数据，这样有可能导致处理过的图片效果不好。因此我建议你把输入模型的数据拿来转回成图片，然后跟mnist图片比较一下，看看能不能发现什么问题。

筱墨 · 发表于 2018-4-19 12:38:35

yunhai_luo 发表于 2018-4-19 12:07
假设你的模型没有问题，你可以考虑把模型输入数据转换为图片，确认你前面的图形数据处理没有问题。 ...

没明白，能详细讲解一下吗

M丶Sulayman · 发表于 2018-4-19 12:58:49

我也做过，原因在这里，你将图片要么没转换成28*28的，要么就是你图片转换的时候采样不够，导致失真。你可以关注一下这里。

筱墨 · 发表于 2018-4-19 16:51:56

yunhai_luo 发表于 2018-4-19 12:07
假设你的模型没有问题，你可以考虑把模型输入数据转换为图片，确认你前面的图形数据处理没有问题。
具体说 ...

哦哦！谢谢

筱墨 · 发表于 2018-4-19 16:54:56

M丶Sulayman 发表于 2018-4-19 12:58
我也做过，原因在这里，你将图片要么没转换成28*28的，要么就是你图片转换的时候采样不够，导致失真。你可 ...

那你最后是如何实现的呢？

Tsingliu · 发表于 2018-4-19 17:30:00

mnist提供的图片是

$$28 \times28=784$$

像素的图片，所以你的输入图片也要满足该格式

如果你知道多因子分析，那么你可以把784个像素点理解成784个因子，训练的实质就是找出各因子最优权重的过程
这样可以解释你的问题了

筱墨 · 发表于 2018-4-19 18:29:23

Tsingliu 发表于 2018-4-19 17:30
mnist提供的图片是
$$28 \times28=784$$

像素的图片，所以你的输入图片也要满足该格式

如果你知道 ...

哦哦哦！谢谢

舟3332 · 发表于 2018-4-19 20:35:26

可以发一下你处理后 28*28 的数据集样本吗？大家可以一起看看问题在哪里~

筱墨 · 发表于 2018-4-19 21:08:12

舟3332 发表于 2018-4-19 20:35
可以发一下你处理后 28*28 的数据集样本吗？大家可以一起看看问题在哪里~

还在看资料。不知道怎么处理呢

M丶Sulayman · 发表于 2018-4-22 12:19:31

筱墨发表于 2018-4-19 16:54
那你最后是如何实现的呢？

增加了采样算法，然后就成功了，虽然识别要比原始低一些，大概84%

筱墨 · 发表于 2018-4-24 11:38:58

Tsingliu 发表于 2018-4-19 17:30
mnist提供的图片是
$$28 \times28=784$$

像素的图片，所以你的输入图片也要满足该格式

如果你知道 ...

再问一下。我可以用新的图片倒入到原来的训练集中训练一遍然后识别吗？这样从理论上来讲好像可以？

M丶Sulayman · 发表于 2018-4-28 12:12:42

已解决的话麻烦设置成已解决，方便大家，谢谢~

重庆不热 · 发表于 2018-7-3 16:55:41

应该是你自己拍摄的图片和mnist中的图片的shape，数值范围不一致吧

kdongyi · 发表于 2018-7-3 18:14:51

训练的数据不够？

zhanys_7 · 发表于 2018-7-3 22:44:46

过拟合？

ves · 发表于 2018-7-4 21:15:32

识别不好的原因找到了吗

lytensor · 发表于 2018-7-4 23:46:16

网络拟合能力强，导致学习到训练集中的特征，新增的样本并不一定与mnist数据集特征一致，所以需要增加样本多样性

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